区域通行能力与出行时间可靠性综合仿真模型

在城市路网中,路段通行能力退化和交通需求随机波动都会增加路网的不确定性。为研究路网中单个区域的交通可靠性问题,通过采用区域备用能力作为综合性能指标,建立了度量区域交通服务水平的双层规划模型。基于此提出了区域通行能力和出行时间综合可靠度的概念及其Monte Carlo仿真算法。最后通过一个数值算例对模型和仿真算法进行验证,仿真结果说明了区域通行能力、服务水平与可靠性之间的相互替代关系。     

交通网络设计的优化模型及算法

通过对交通网络设计的问题及其研究现状的分析．对离散型交通网络设计问题进行了深入的研究。采用双层规划模型描述问题．其中上层规划模型是从交通规划者的角度出发．在建设资金受到约束的前提下．设计合适的路网结构．使得公路网中的交通出行能达到系统最优；而下层优化模型则是从路网使用者的角度出发．使交通出行达到用户最优，针对该双层规划模型．本文对上层模型使用SA算法求解．而下层模型则采用了基于路径搜索的GP算法进行求解．以此为基础设计了SA—GP算法对其进行求解。算例计算的结果表明．模型和算法都是有效的，求取的结果能显著改善路网的交通情况．而且上下层算法的收敛速度快，从而能为路网规划决策提供支持。     

一种交通控制与诱导递阶协调优化模型

在对交通控制与诱导的关系进行分析的基础上,借鉴大系统递阶优化的思想,利用动态交通分配模型和交通最优控制模型,提出了一种二级结构控制与诱导递阶协调的系统结构,建立协调优化模型,给出了一种迭代的协调求解算法;并针对一个仿真的路网给出模拟的协调结果,对本文的模型和算法进行了验证.     

基于遗传禁忌混合搜索算法的设备布局研究

针对设备布局影响制造系统的总体功效的问题,但同时遗传算法在实际应用中,出现早熟现象,爬山能力弱,等一系列缺点提出遗传禁忌混合搜索算法,该算法将遗传算法和禁忌搜索相结合,遗传算法的交叉算子中增加记忆功能,避免迂回搜索,以禁忌搜索作为遗传算法的变异算子。通过实例计算,证明遗传禁忌混合搜索算法是一种行之有效的算法,对解决设备布局这类组合优化问题具有实用价值。     

基于模拟退火遗传优化的正交小波盲均衡算法

在分析基于正交小波变换的盲均衡算法和遗传算法理论的基础上,提出了基于遗传优化的正交小波盲均衡算法（GA-WTCMA）。该算法将遗传算法引入到正交小波盲均衡算法（WTCMA）中,利用遗传算法的全局搜索特性,对均衡器权向量进行优化,以降低WTCMA局部收敛的可能性,减小稳态误差,并针对遗传算法的局部搜索能力差,在遗传算法中嵌入模拟退火思想,得到了基于模拟退火遗传优化的正交小波盲均衡算法（SA-GA-WTCMA）,纠正了遗传算法的早熟现象,进一步减小稳态误差,加快了收敛速度。水声信道仿真结果,验证了该算法的有效性。     

基于无人机实时数据多波次任务规划模型分析

针对导弹部队多波次作战任务规划问题, 依据无人机的实时数据, 构建了基于路径的多层规划模型, 并设计了模型的算法求解流程。使用遗传算法与禁忌搜索混合算法, 得出了任务规划中的最优路径规划, 并在此基础上进行了冲突的消除。通过仿真案例表明, 用无人机协同配合导弹部队作战, 实时传输作战数据, 能够解决战场信息模糊不确定的问题; 使用多层规划模型能够为导弹多波次规划作战的路径进行科学的决策和选择。利用遗传算法和禁忌搜索混合算法, 能够避免局部最优导致无法输出结果的现象。     

基于微观交通仿真的动态交通管理优化问题研究

动态交通管理的优化帮助交通管理者针对实时交通状况制定出最优的交通管理方案.本文就此类问题建立了双层优化模型,并在下层模型中借助微观交通仿真模型,来评估优化过程中任一给定交通管理措施对路网交通流的影响;针对此模型,开发了基于模拟退火算法的优化解法.实践表明,借助下层交通仿真模型能方便有效地估量动态交通管理措施对交通流在微观层面上的影响,从而为上层模型中大规模的搜索优化奠定基础.     

基于遗传禁忌算法的案例检索策略

将遗传算法和禁忌算法引入案例推理系统,首先使用遗传算法对案例检索中案例属性的权重进行优化,提出了基于遗传禁忌混合算法的检索策略,并应用于基于案例推理的企业财务危机智能预警支持系统,提高了系统的效率和质量。     

基于遗传算法的城市用地与路网设计一体化优化模型

针对目前城市土地利用规划和路网设计中存在的一些缺陷，提出一种基于遗传算法的城市土地利用规划与路网设计一体化优化模型，该模型可一次性求得多个城市用地和道路网规划方案，并利用一个算例进行了仿真试验，结果表明．该模型和算法是有效的。     

用GA求解敏捷供应链质量兼容生产计划问题

在考虑产品质量控制过程的基础上,建立了极大化生产利润的敏捷供应链质量兼容生产计划模型,并利用遗传算法对这个复杂的组合优化问题进行了求解,从而提出基于遗传算法的敏捷供应链质量兼容生产计划算法。在改进的遗传算法中,染色体编码被设计成一种位串式的整数编码形式,遗传算子采用了一种引导遗传变异操作的运算方式,惩罚技术和精华选择策略被用来引导遗传搜索达到可行解空间的最好区域。大量仿真计算表明所提算法是有效性的。     

基于闭合环路的自适应区域控制系统

研究SCOOT系统和SCATS系统性能优缺点,根据我国城市道路网系统的结构特点,设计了一种基于闭合环路的自适应区域控制系统.该系统以路网中的闭合环路作为控制子区,应用信号参数优化模型计算参数组合,对不同闭合环路进行协调控制形成预选方案,通过系统设定的面控率进行判断、选择,确定最终信号控制方案.通过实例验算结果表明本文设计的控制系统能有效的减少区域交通车辆总延误、减少停车次数,起到调节交通流、缓解交通拥堵、提高道路利用率的作用.     

基于蚁群算法的人车混合疏散优化及混合比例分析

为解决紧急情况下的人车混合疏散问题, 以人车混合疏散的总时间最短、混合道路利用程度最高为目标,建立了一种人车混合疏散的多目标优化模型, 针对该模型设计了多目标蚁群优化算法及其改进算法,并应用于大型体育场及其周边路网集成环境中进行了仿真实验, 分析了不同人车混合比例下的疏散性能,结果表明:该模型及算法对人车混合交通流疏散问题具有良好的效果, 尤其是当行人所占比例为 50%-80% 时,人车混合疏散效果在两个目标上较优.该模型和算法有助于为大型公共场所人车混合安全疏散预案的制定提供决策支持.     

综合环境因素及延误的信号配时优化仿真研究

提出了综合考虑环境因素及延误的交叉口信号配时优化方法;选择遗传算法作为优化工具,建立了以减少机动车尾气排放及交叉口平均延误为总目标,以信号周期时长和各相位有效绿灯时间为优化参数的信号配时优化模型,并利用微观仿真模型VISSIM及MATALAB、Visual Basic 6.0编程语言,开发了相应的算法程序;最后针对实际案例进行了仿真分析,验证了方法的合理性和可行性.     

城市公交线网优化的灰色关联度决策模型

为了优化城市公交线路网络系统,在考虑城市公交系统多因素的基础上,用定量分析法把公交线网中的主要优化目标及约束条件用函数关系表示,在定义最佳方案点的基础上,以目标函数为因素指标集,以备选方案为论域集,利用灰色系统的关联度知识,建立了城市公交线网优化的定量决策模型.优化结果表明,优化后公交线网利用率增大,可达性良好,而且该法也为多指标决策问题提供了一种合理可行的方法.     

最优信号控制条件下城市交通离散网络设计问题的备用能力模型

将备用能力的概念与城市交通离散网络设计问题结合在一起,一方面通过对路口的信号进行最佳设置使交通网络可以容纳最大的交通需求量;另一方面,通过在交通网络中添加新的路段来提高整个交通网络的通行能力.给出了最优信号控制条件下城市交通离散网络设计问题备用能力的优化模型及其启发式求解算法.最后,通过一个简单的算例,说明该算法是可行并且有效的.     

基于出行时间可靠性的城市交通网络设计

现实城市交通中,日常出行需求经常发生变动且路段能力一般处于恶化状态下,在假设出行时间和出行需求变动服从正态分布的情况下,建立了基于出行时间可靠性的城市道路交通连续网络设计模型。由于现实数据获取的困难性,设计了结合仿真技术的遗传算法来求解该问题。通过算例分析表明,建立的模型是有效的,其求解算法是可行的。     

拥挤交通网络中组合的交通出行、OD、路径分配与收费定价模型

提出交通网络中出行选择、讫点选择、路径选择和道路收费定价的组合模型。模型被表示为两层规划,低层表示出行选择、讫点选择和路径选择的随机均衡模型,预测驾驶员对道路收费模式如何响应;上层确定最优道路收费,以达到网络出行费用最小。     

考虑模糊不确定的地铁货运系统成网布局规划

为解决不确定条件下依托地铁开展城市地下物流的网络设计与优化问题,提出双层地铁-货运系统(metro-based underground logistics system,M-ULS)设施构成,建立地下货运环境效益期望下的M-ULS网络流量配置模型,以综合成本和系统利用率为目标,构建M-ULS网络选址-分配-路径模糊随机规划模型并提出其线性精确化方法,设计离散二进制混沌遗传粒子群算法和精确算法进行组合寻优。结果表明：与确定性情景相比,模糊随机情景下的M-ULS最佳布局方案更加保守,地下物流的环境外部效益可以抵消10%~12%的网络建设运营成本。     

基于双层规划模型的制造业选址布局优化方法研究

经济全球化趋势和全球多式联运网络的形成推动了资源的自由流通和优化配置,改变了制造产业的空间分布形态.本文针对经济全球化背景下制造产业的选址优化问题,提出选址优化与分布-分配相结合的双层规划模型.在模型中运输网络被拆分成原材料运输网络和产品运输网络,上层模型用于确定产业的选址方案和原材料及产品流量的OD矩阵,下层模型用于计算OD流量在运输网络中的交通流特征.为求解模型,设计遗传算法和Frank-Wolfe算法相结合的启发式求解算法,并以中国钢铁制造产业的选址为例验证模型的可行性.结果表明该方法具有实用性,可以有效帮助决策者实施制造产业的选址决策.