基于成本最小的公交人员排班优化模型

为了优化公交人员排班问题,提高公交公司的运营效率和资源利用率,以车辆行车计划为基础、公交公司运营成本最小为目标,构建了公交人员排班问题理论模型,并利用遗传算法和LINGO优化软件分别进行实例求解。算例分析表明,该模型具有可行性和合理性。     

面向公交车辆优化调度的运行服务质量评测分析

将人工智能方法引入公交车辆运营调度管理,调度管理人员可根据具体运营状况,运用快速、便捷的智能调度算法,制订出符合实际情况的运营调度方案,有效提高公交车辆运营效率。利用遗传算法（genetic algorithm,GA）的智能化特征,针对北京市公交车辆运营管理问题进行了优化调度研究。仿真实验表明,利用GA的公交车辆优化调度,实现了公交车辆调度的智能化,并在基础上利用排队论推导了乘客等待时间模式,进行了优化调度结果评测分析,从而验证了利用智能调度方法能够有效地改善公交车辆运营效率的合理性和可行性。     

考虑站场实时排班可行性的纯电动公交调度

近年来,中国纯电动公交车占比逐年提高,2019年已超过46.8％,北上广深等多个城市已实现100％.通过深入分析纯电动公交车行驶过程中的耗能组成,由此建立电能能耗成本函数;构建同时考虑乘客出行与公交企业运营成本的纯电动公交车调度排班模型;将公交场站车辆数作为约束条件引入模型,真实反映实际车辆运行情况;为严格做好疫情防控,将车辆满载率纳入模型约束以保证乘客安全距离;通过分析发现该模型属于NP-hard问题,提出利用遗传算法对其进行求解.利用广州市105路公交线路的运行和OD需求数据进行仿真验证,表明该模型和算法具有一定的有效性.     

基于遗传算法的九寨沟车辆调度优化方案研究

遗传算法常常被应用于解决优化问题.介绍了九寨沟车辆调度系统利用遗传算法的思想优化景区内公交车辆调度方案,从而使车辆和人力资源得到合理和充分利用,防止资源的浪费.     

基于NSGA算法的公交车辆调度优化模型

公交车辆调度方案的优化对于提高公交服务水平,促进公交事业的快速发展至关重要.在乘客与公交公司利益博弈的基础上,基于极小极大思想,考虑公交车车辆容量的限制及城市道路信号控制的干扰因素,建立公交发车间隔优化模型,并利用非支配排序遗传算法(NSGA)进行模型的求解.以河南省焦作市的公交线路为例进行验证,优化结果显示乘客的平均等车时间相对减少48.3%,公交车的全日平均满载率下降了3.8%,公交服务水平有所改善.     

基于遗传模糊算法的智能车辆避障路径规划研究

利用模糊逻辑和遗传算法构建一种智能车辆避障路径规划方法.首先建立智能车辆的动力学模型,然后设计模糊控制器,以智能车辆与目标点及障碍物中心点的角度差、智能车辆与障碍物的距离为输入量,智能车辆的速度、转角为输出量分别建立避障行为模糊规则表和趋向目标模糊规则表,最后利用遗传算法对避障行为模糊规则表进行优化.仿真结果表明,该方法是正确和有效的.     

快速公交车辆发车间隔与信号优先协调研究

研究快速公交车辆发车间隔与路口信号优先的协调优化问题. 针对快速公交全线路口信号选用定周期的优先感应控制方案,提出协调优化问题的衡量指标. 选用遗传算法提出发车间隔与信号控制参数综合优化的求解算法. 以北京的BRT1线为例,应用VISSIM仿真软件与VC++程序进行了算法实现. 实例结果表明:在不同的车速、发车间隔、信号控制方案的组合下,经过优化可以有效提高车辆的速度和准点率,实现真正意义上的公交优先.     

综合考虑公交相位优先和非公交相位补偿的单点信号优化方法

为降低公交车辆在交叉口的延误,同时兼顾社会车辆的通行效率,提出了一种综合考虑公交相位优先和非公交相位补偿的单点信号优化方法。首先,公交优先算法以交叉口的人均延误模型为目标函数,以遗传算法为求解工具,研究了绿灯延长策略ΔGt和红灯早断策略ΔRt的选取。然后,在实施公交信号优先的后续周期对非公交相位进行补偿,从而降低公交相位优先对社会车辆的影响。最后,以北京市朝阳路与高碑店北路交叉口为例进行验证。结果表明:优化后的交叉口人均延误明显降低,且非公交相位补偿策略使社会车辆的通行效率没有受到太大的损害。     

一种智能仓库车辆调度问题的新算法

将调度问题与遗传算法相结合,提出一种用于解决智能仓库车辆运输调度问题的一种新算法,并用计算实例证明了该调度算法的正确性,并能适应大规模车辆的调度问题．本算法计算量小,具有很强的鲁棒性．     

基于遗传算法的护士排班系统研究

护士排班问题是医疗系统中最重要的工作之一.科学地编制排班表,合理地进行人员搭配,适当地平衡护士负担,充分考虑护士的合理需求,对医院有效使用劳动力以及更好的满足人员需求起着非常重要的作用.采用遗传算法建立护士排班表,并且在Android平台智能手机上开发应用,方便护士人员随时随地查询排班等情况,实现了智能化、人性化的排班过程.     

一种具有免疫机制的车间调度遗传算法

利用人工免疫机制中的克隆选择原理的相关优点，并在遗传算法中融入具有动态、自组织等特征的免疫机制，建立了人工免疫遗传算法。相比单独使用遗传算法，该方法对车间生产调度的优化效果起到进一步改善的作用，最后通过实例加以验证。     

基于可信度策略的校园网格作业调度算法

为了实现校园网上的资源共享,降低资源浪费,文中讨论了基于网格技术的校园网作业调度模型,并设计和实现了基于可信度遗传算法的作业调度方法.该方法采用资源可信度策略,同时结合遗传算法的优点,满足了网格对调度系统可扩展性和全局最优调度的需求,从而使调度系统具有了一定的自主性和智能性.实验结果表明该作业调度方法收敛速度快,全局寻优能力强,整体性能优于其他调度算法.     

基于自适应遗传算法的网格任务调度优化

针对传统任务调度算法效率较低、资源负载不平衡等缺点,基于遗传算法,考虑现代网格系统异构性和动态性的特点,提出一种有效的交叉概率和变异概率自适应更新方法,提高遗传算法的全局搜索能力和收敛速度.仿真实验表明,改进后的遗传算法在进化速度上有明显提升,可较好地处理网格任务调度问题,提高任务调度效率,降低资源负载的不平衡性.     

一种改进的遗传算法在云计算中的应用

针对传统的遗传算法在云环境中迭代次数多、耗时长的缺陷,提出了一种改进的遗传算法,主要从执行时间及执行任务所需的费用两个方面来优化任务调度.通过建立任务调度模型,设计出相应的适应度函数、界限函数.仿真结果表明,在任务调度中运用改进的遗传算法,所需的平均等待时间要短,调度所需的费用也比传统的遗传算法要低.     

基于改进遗传算法的网格任务调度

为在网格环境下完成任务调度,使服务运行时间和费用2个指标达到最优化,将这2个指标作为网格任务调度模型的衡量指标,将计算经济模型引入网格资源管理,改进了遗传算法。算法中的染色体编码采用间接编码方式,对每个任务占用的资源编码,即实数编码方法。生成初始种群时采用随机生成种群和根据某些先验知识生成种群这2种方法相结合,变异操作时根据原来染色体的适应值和适应度函数进行有目的的随机变异。通过网格仿真平台GridSim对该算法进行模拟验证,并将其与简单遗传算法及GridSim中经济模型下时间最优算法DBC_Time比较,试验结果证明,其能较好完成网格环境下任务的调度,实现时间和费用双目标优化。     

An optimizing algorithm of static task scheduling problem based on hybrid genetic algorithm

To reduce resources consumption of parallel computation system,a static task scheduling optimization method based on hybrid genetic algorithm is proposed and validated,which can shorten the scheduling length of parallel tasks with precedence constraints.Firstly,the global optimal model and constraints are created to demonstrate the static task scheduling problem in heterogeneous distributed computing systems(HeDCSs).Secondly,the genetic population is coded with matrix and used to search the total available time span of the processors,and then the simulated annealing algorithm is introduced to improve the convergence speed and overcome the problem of easily falling into local minimum point,which exists in the traditional genetic algorithm.Finally,compared to other existed scheduling algorithms such as dynamic level scheduling(DLS),heterogeneous earliest finish time(HEFT),and longest dynamic critical path(LDCP),the proposed approach does not merely decrease tasks schedule length,but also achieves the maximal resource utilization of parallel computation system by extensive experiments.     

用 遗 传 算 法 求 解 调 度 问 题

给出用遗传算法解决典型调度问题的方法, 并用遗 传算法实现了车间作业调度. 实验结果表明, 遗传算法在寻求调度问题的全局最优解方面具 有较高的效率.     

基于多Agent和遗传算法的制造网格资源调度

为了保障用户的多QoS要求,在制造网格资源调度中引入灵活健壮的协商机制和高效的资源调度算法尤显重要.为此提出基于多Agent的制造网格资源调度方法,运用合同网协议作为多Agent的协作协议并根据制造网格资源调度需求运用遗传算法作为资源优化组合的算法.综合应用多Agent开发工具JADE和遗传算法工具包JGAP进行模拟调度实验,证明了方法的有效性.     

基于遗传算法的有柔性路径的动态调度问题研究

建立了有柔性路径的FMS动态调度问题的模型．采用离线重调度的方法,提出一种结合离线重调度两种生成调度方式的方法来阐述FMS的有柔性路径动态调度问题．最后给出了该问题的遗传算法解决方法和计算示例．