考虑车站等级的城际铁路列车停站方案研究

城际铁路列车的停站方案应综合考虑沿线车站的客流需求、车站所处的地理位置、车站的软硬件条件等因素,这些因素往往无法量化.论文将上述因素对停站方案的影响体现至车站等级上,首先应用层次分析法划分车站等级,在此基础上,构建以停站次数最少为目标函数的非线性0-1规划模型.最后以某城际轨道交通线路为例,应用Lingo软件求解模型,结果表明模型在考虑车站等级的列车停站方案优化中适用性较好.     

基于优势关系的粗糙集的巷道支护方案评价体系

为了建立科学的巷道支护方案评价体系,综合考虑影响巷道支护的众多因素对各评价因素指标进行分级,采用相对重要程度相关等级计算法确定巷道支护方案各评价因素的权重,利用基于优势关系的粗糙集理论对巷道支护方案建立评价体系,对条件属性进行属性约简,生成最少偏好决策规则集,并应用灰色关联理论对约简后的各条件属性重要程度进行分析,不仅评价优选巷道支护方案,而且对各因素之间的内在关系进行分析。应用模型对某铅锌矿的支护方案评价体系分析,结果表明：该模型对巷道支护工作具有一定的指导意义。     

需求导向的广珠城际铁路列车停站方案优化设计

本文根据广珠城际铁路客流特点,以旅客的总旅行时间最小为目标函数,考虑客流节点服务频率、单列列车停站次数、车站能力和列车运输能力约束,构建了广珠城际铁路列车停站方案优化模型,并设计遗传算法进行求解.算例分析表明,相比于现有方案,优化方案各等级节点服务频率分别减少了4.88％、7.41％、33.33％,各等级节点间平均服务...     

基于改进属性约简的粗核聚类算法

核聚类算法是一种能够处理样本间差异微弱的有效聚类算法.以粗糙集理论为基础,将基于属性重要度的属性约简算法应用到核聚类算法中,提出一种新的聚类改进算法,由此可以得到高准确率低复杂度的良好结果.该算法在使用核函数对样本优化前,首先用基于属性重要度的约简算法对样本属性进行处理,同时引入信息熵来改进约简算法,从而删除冗余属性得...     

基于三角模糊数权重信息不完全的多属性决策方法

针对属性值为三角模糊数且权重信息不完全的多属性决策问题,提出了一种基于三角模糊数权重信息不完全的多属性决策方法.该方法首先利用权系数的不完全确定信息,建立关于各方案综合三角模糊数与理想解和负理想解的加权距离优化模型,通过求解优化模型得到各属性权重值,之后根据各方案到相对理想解的贴近度的大小进行排序.实例分析表明了该方法的有效性和可行性.     

基于分解的进化算法和多变量分析技术在船型参数设计中应用

引入优化和决策技术讨论船型参数设计的多目标优化论证,基于分解的进化算法(DBEA)将船型参数设计的多个目标优化问题分解为一定数量的单目标优化子问题,采用进化算法同时求解这些单目标优化子问题.DBEA算法的种群由法向边界相交方法(NBI)构建,子问题的优化通过和邻近个体的进化操作完成.采用熵权和灰色关联方法对DBEA算法得到的船型Pareto解集进行综合评价,给出每个设计方案的定量指标排序.基于多变量分析技术讨论了船舶设计变量的层次聚类属性,给出了设计变量间的类别特性.采用多维标度方法(MDS)给出了这些变量在二维平面里的映射图形,结合聚类树形图可以加深对船舶参数设计模型的认识.对一艘3万t油船进行船型参数设计,算例分析表明,DBEA算法能够快速获得分布均匀的Pareto解,灰色关联方法的决策合理可行.     

基于模糊粗糙集理论的建筑业综合评价

根据模糊聚类和粗糙集理论的基本原理,利用模糊聚类的相似关系与粗糙集可辨识矩阵的特性,结合这两种方法的互补优势,研究了将之应用于建筑业综合评价的方法和步骤.通过模糊聚类法形成粗糙集下的决策信息系统,采用基于可辨识矩阵的启发式约简法对属性约简,计算出约简后各属性的权重.利用各属性的权重分别对各省市(或地区)的建筑业指标评价值加权求和从而得出各自的建筑业综合评价值,对其结果的客观性和实用性所进行的分析评价证明该方法有效.     

城市轨道交通同步协调的优化模型

为实现换乘客流的无缝衔接和列车到发的同步协调,以总换乘等车时间最少为目标,将列车行车间隔、客流划分结果和等车时间作为主要输入条件,构建了带有0-1决策变量的城市轨道交通同步协调优化模型.运用改进的遗传算法与计算机模拟相结合的方法有效解决了模型的求解问题.最后,以北京市城市轨道交通为例进行仿真,输出整点发车和非整点发车条件下的2种优化方案.结果表明,整点发车方案和非整点发车方案的总换乘等车时间较基础方案分别缩短2.26%和2.48%,单个车站的最大换乘等车时间分别节省了7.90%和12.87%.该优化模型能够有效缩短乘客的换乘等车时间,提高城市轨道交通的服务水平.     

基于理想点法的高速铁路列车停站方案优化

针对高速铁路列车停站方案优化问题,结合铁路运输按流开车、大客流优先的特点,根据乘客对列车的选择方式,即乘客会选择在途时间最短的列车,提出了一种适用于铁路的客流分配方式,并命名为大客流优先分配法.建立了以列车总停站次数、列车空费能力、旅客时间损失最小为目标,满足客流、列车运输能力、每辆列车停站次数、始发终到站及重点车站停站约束的多目标高速铁路列车停站方案优化模型,并设计了以理想点法为适应度函数的遗传算法进行求解.最后,对京沪高铁的实例进行验证.研究表明：优化后列车停站方案的总停站次数降低了7.92%,列车空费能力降低了19.84%,旅客损失时间降低了41.52%.研究成果可为列车停站方案的制定提供合理参考.     

一种基于决策表约简的集覆盖问题的近似解法

集覆盖问题和决策信息表的约简问题分别是优化领域和信息处理领域重要的研究课题,但目前的研究大都针对这两个问题分别独立展开.通过分析集覆盖问题的解结构和决策信息表的布尔约简结构,将两者联系起来探讨.首先,给出一个集覆盖问题的布尔矩阵表示,并通过添加决策属性,对集覆盖中的集合进行分类,进一步诱导出一个以该布尔矩阵为条件属性值的决策信息表.其次,分析了决策表和集覆盖的辨识集之间的关系,证明了集覆盖问题的一个局部最优解恰好是该决策表的一个属性约简,即,求解集覆盖问题可等价地转化为求解决策表的属性约简问题.然后,利用决策表中的条件熵来度量集覆盖中一个集合在集族中的相对重要度,并构造了基于条件熵的集覆盖问题的近似算法.最后,运用实例验证了该算法的有效性和可行性,并将新算法与几个传统集覆盖算法进行了对比.实验结果表明,新算法在求得满意解上具有一定的优势.     

正态模糊数型多属性决策模型及其应用

针对属性权重未知(完全未知或部分未知)且方案属性值、主观偏好值为正态模糊数型的多属性决策问题,基于规范化理想解和相似度提出一种决策方法.该方法首先给出模糊数的相似度、期望、方差等概念,基于相似度最大化建立并求解优化模型,得到各属性的最佳权重.然后从期望和方差的综合角度考虑求出决策方案的规范化理想解,进而求出各方案与规范化理想解之间的相似度大小,并据此对各方案进行排序.最后通过算例分析说明了该方法的可行性和实效性.     

决策粗糙集属性约简:一种局部视角方法

比较于经典粗糙集,决策粗糙集模型将代价问题考虑在内,为粗糙集的属性约简问题带来了新的挑战。尽管已有针对决策粗糙集的一些属性约简方法被提出,但这些约简标准都是基于所有决策类的,约束条件较为严格。为解决这一问题,从局部视角出发,针对单独的决策类提出了Local约简的思想。基于启发式算法求解约简的实验结果表明,相比于面向所有决策类的约简,Local约简可以获得更多的正域规则,同时也能够进一步降低约简中的属性数量。     

基于灰粗糙支持向量机的连续多属性预测方法

文章对多属性且属性值为连续的决策系统进行预测,提出了灰粗糙支持向量机预测方法.首先采用灰色关联分析计算出条件属性相对于决策属性的重要度;并对连续属性进行离散化,结合Pawlak属性重要度与灰关联度进行约简;将约简后的条件属性作为影响因子,基于支持向量机对决策属性进行预测.实验结果表明,该方法是有效可行的.     

基于异质性出行需求的公交线路组合调度研究

为进一步研究异质性需求公交线路的组合调度,设计全程车、区间车和大站快车组合调度研究模型:以公交线路总成本(包括用户成本和运营成本)为目标函数,以各种调度模式发车频率、大站快车跳过站点为优化参数,以满足乘客出行需求为约束条件。模型首先基于Logit模型计算换乘比例,将乘客的出行需求进行分类,然后对组合调度方案进行建模。设计一种混合遗传算法的布谷鸟算法求解算例,获得最优解,并对模型参数进行敏感性分析。计算分析结果表明:此组合调度方法相较于全程车、全程车+区间车调度模式,总成本分别减少24.3%和14.4%;并优化乘客出行方式;乘客时间价值和单位运营成本对结果影响较大。通过这种组合调度优化方法,为公交运营企业调度方案提供一种新思路。     

含属性加权模糊序决策信息系统的近似约简

为保证关键属性在属性约简时能够被保留,可对信息系统的属性进行加权,从而提高关键属性的影响力.基于此,在属性加权的模糊序决策信息系统中建立了上、下近似约简的模型,得到两种约简的判定定理,并且给出求解上、下近似约简的辨识矩阵以及约简方法 .最后,通过实例验证了该约简方法的有效性.     

基于决策向量的分辨矩阵构造方法

Skowron分辨矩阵是代数观点属性约简模型的一种演化,其本质在于保持系统中非冲突对象与其他对象的可分辨关系不变,不能刻画常见的非代数观点属性约简准则.属性约简准则的本质体现为保持决策信息系统的某种特定可分辨特性不发生变化,决策信息系统具有多方面可分辨特性,单一属性约简准则仅能刻画其中某一特性.为将不同的属性约简准则运用统一的分辨矩阵形式加以描述,在定义条件等价类的决策向量基础上,构建了决策向量简化决策系统,进而设计满足不同属性约简准则的分辨矩阵及分辨函数,给出其与对应准则属性约简模型的等价性证明,推理证明与仿真实例说明了该方法的可行性与有效性.     

一类灰色区间聚类决策方法

以灰色决策分析理论为基础,探讨了经典灰色聚类决策方法的优势和不足.提出了基于理想方案的灰色区间聚类方法及其相关概念,建立了灰色区间关联系数公式和灰色区间相对关联系数公式.运用分析技巧,构建了灰色区间聚类决策算法.灰色区间关联系数公式是经典灰色关联系数公式的推广,而灰色区间聚类决策是经典灰色聚类决策方法的拓展.实例说明了所提出的灰色聚类决策方法的合理性及其算法的有效性.     

模糊决策粗糙集模型及其属性约简

决策粗糙集基于严格的不可分辨等价关系,只能适用于离散型数据,文中研究了一种新的模糊决策粗糙集模型及相应的属性约简算法.该模型将不可分辨等价关系放松为高斯核模糊T-等价关系,从模糊隶属度角度定义了条件概率,能够直接对数值型数据进行属性约简.利用UCI标准数据集,将该模型与Pawlak经典粗糙集、决策粗糙集在属性约简能力上进行比较,仿真实验结果表明,该模型具有较好的性能.     

基于模拟退火算法的属性均值聚类算法

基于对属性均值聚类算法和求解全局优化问题的方法的分析,提出了基于模拟退火算法的属性均值聚类算法。数值计算表明该算法是一个具有全局最优解的聚类方法。     

客货共运模式下高铁列车货运兼办方案优化

以当前高铁快递运输的客货共运模式为背景,研究高铁列车货运兼办方案优化问题.通过分析客货共运模式下货运办理站选择对货物运输、客运列车时刻表与停站方案的影响,以货运办理站选择、货物运输、列车时刻表与列车停站方案为主要决策变量,以极小化旅客旅行时间和未满足货物惩罚成本为目标,构建客货共运模式下基于货运办理站方案选择的货物运输与列车时刻表、列车停站方案一体化优化混合整数线性规划模型.当给定货运办理站选择方案时,本文所构建模型即可转化为传统的客货共运模式下货物运输方案优化模型.以武广高铁为例,设计数值实验,采用C++语言编写程序调用Cplex优化软件对模型进行求解,验证了模型的正确性与合理性.算例结果表明：通过对货运办理站、货物运输方案、列车时刻表和停站方案进行一体化优化,可在尽可能减小货物运输对客运影响的基础上,充分利用高铁线路列车时空上剩余能力,在旅客旅行时间仅增加0.68%、列车停站数量仅增加1.24%的情况下,运输近68%的货物需求,增加铁路部门收益.