改进蚁群算法及在电力线路优化问题中的应用

电力线路优化在整个电力规划方案中占有很大比重.为节约投资,采用改进蚁群算法对电力线路优化问题进行求解,得到电力规划的最短路径.在改进算法中提出将启发因子α随着进化代数的增加而逐渐增至某一常值的方式,提高了算法的收敛速度.首先通过旅行商问题验证了该算法的有效性,然后应用到具体的电力线路优化问题中证实了该算法是优于基本蚁群算法的.     

解微分方程算法在输电线路微机距离保护中的应用分析

解微分方程算法在电力系统输电线路微机距离保护中得到了广泛应用,特别是在中、短输电线路中取得了较为满意的效果.基于解微分方程算法的基本原理,分析了该算法实现的微机距离保护在电力系统输电线路相间故障、接地故障以及高阻接地故障形式中的应用,并从频域和误差分析得到该算法的性能,为该算法完全合理和精确的实际应用的进一步研究提供理论依据和参考价值.     

量子Fourier变换在实现Deutsch-Jozsa算法中的应用

提出利用量子Fourier变换解决Deutsch-Jozsa算法问题的观点.结合量子Fourier变换和Deutsch-Jozsa算法的量子电路,找到一种利用量子Fourier变换解决Deutsch-Jozsa算法新的量子电路,并考察该量子电路中各个线路的量子状态,结合算法对该量子线路的状态进行研究.结果表明:利用量子Fourier变换解决Deutsch问题,能够有效地提高运算速度,节省运算时间.     

基于蚁群算法的旅游线路优化研究

主要探讨了蚁群算法在旅游优化线路中的应用;以合肥市为例,选取合肥市14个景点,在Matlab环境下应用蚁群算法得到一条合肥一日游的优化旅游线路,并给出相应结果的简单分析.     

基于Mallat算法的小电流单相接地故障选线研究

提出一种利用小波分析中的Mallat分解算法对小电流系统故障线路进行诊断的方法.当小电流接地系统发生单相接地故障的时候,提取的暂态零序电流经过Mallat算法分解,通过模极大值理论有效的判断出故障线路.     

奥运通勤线路公交调度问题研究

奥运通勤线路上的人员调度问题可以归结为公交人员调度问题,解决公交人员调度通常采用"生成与选择"模式,此种模式具有的局限性使之不能满足解决奥运特色通勤线路上人员调度的要求.针对多条运营线路的奥运特色通勤线路人员调度问题,给出了奥运特色通勤线路人员调度问题的改进模型,模型的目标是在满足工作时间、就餐时间、换班要求等相关约束的条件下使人员完成任务的间隔时间最小.本文对已有蚁群算法解决车辆路径优化问题的算法进行了改进.对算法中相应的转移规则和轨迹更新规则进行了重新设定,改进了算法转移策略和信息素更新策略.给出了算法的实现步骤.通过仿真,对模型的正确性进行了验证.证明了改进蚁群算法解决奥运特色通勤线路人员调度问题的高效性和较强的适用性.     

基于教与学优化算法的智能旅游线路优化

根据旅游线路设计的原则及游客的需求特征,对教与学优化算法进行改进,建立了基于改进的教与学优化算法的旅游线路优化方法。通过对汉中地区旅行线路优化测试表明,运用该算法设计的旅游线路具有一定的可行性和高效性,对旅游交通规划、旅游线路设计,特别是对自驾游旅游者开展高效率的旅游活动具有一定的实用价值。     

基于蚁群算法的既有铁路整正优化设计

为了提高既有线路整正维修效率以及满足铁路快速发展对线路高平顺性的要求,结合蚁群算法在空间组合优化的优良性能,研究了基于蚁群算法的既有线平面多曲线整体整正优化设计方法.首先利用空间曲线拟合算法,结合平面线形的曲率变化特征,采用概略分段与迭代精确分段相结合的方式,确定初始交点坐标及曲线参数信息.以既有线所有初始交点坐标为基准,进行交点坐标网格划分,运用蚁群算法全局寻优的方式得到最优的交点组合.逐步缩小网格进行蚁群寻优,最终得到满足各类约束的线形参数组合及最优拨道量值,实现线路平面整正的整体优化算法设计.并结合实测数据进行相关计算分析,计算结果显示蚁群优化算法较传统的优化设计方法在获取最优线路参数,实现整体拨道量最小方面可以获取满意效果.     

基于蚁群算法的贵州大学车辆配送网络规划

分析贵州大学车辆配送的问题,给出该问题的数学模型,应用蚁群算法的原理来实现该规划方案,结果表明蚁群算法给出了一个可行、可靠的规划线路.     

城市轨道交通节能线路仿真算法

建立了多质点牵引计算模型,开发了一套可用于不同线路条件的牵引仿真软件。通过最优控制极小值原理分析了节能运行模式,提出了采用三角函数设计节能线路纵断面的方法.在满足运营速度前提下,采用目标速度逼近算法求取撤除牵引力的时间,可最大限度降低能耗.利用该优化算法,对所设计的不同坡度、坡长节能线路进行了仿真分析,和实际线路运营能耗相比,节能效果明显.提出了通过节能坡设计和列车牵引动力配置相结合实现系统优化配置的建议.     

公交网络最优路径选择算法研究

公交乘客出行路径的选择是公共交通信息查询的重要内容.依据公交线路网络的特点以及公交路径选择的需要构造了公交线路网络的数学模型,在Dijkstra算法的基础上综合考虑乘客出行的乘车习惯、线路距离、换乘次数和乘车费用等因素,并考虑了多种不同的换乘方式和不同的线路类型对选路的影响,设计并验证了能够满足多种出行特点的路径选择算法.     

多时段公交发车间隔优化的随机期望值模型

研究随机事件条件下单条公交线路不同运营时段内的发车间隔确定方法.对该公交系统中的相关随机事件做了基本假设,依此建立了以社会福利最大为目标函数的多时段发车间隔优化随机期望值模型.由于该模型的目标函数为不连续函数,其不连续点发生在运营时段改变之时,因此设计了混合智能求解算法,其中嵌入了随机模拟、神经网络和遗传算法.并采用一个算例讨论了该发车间隔确定模型的有效性及求解算法的效率.该混合智能算法在求解随机期望值模型时效率较高,但容易陷入局部最优解.     

城市轨道交通接驳公交线路优化设计

城市轨道交通和常规地面公交之间的有效接驳是提高城市公共交通系统运行效率的重要环节。本文详细分析了接驳公交出行中乘客出行时间成本和公交车辆运营成本,以城市轨道交通接驳公交系统总成本最小为目标,考虑公交线路布局约束、乘客流量守恒约束,以及公交能力约束等,构建了城市轨道交通双边接驳公交线路优化模型,对接驳公交线路布局以及开行频率进行优化。根据模型特点,设计了人工蜂群算法。为了提高算法的计算效率和稳定性,采用了多种邻域搜索策略,且对算法的相关参数进行了校正。数值算例表明,人工蜂群算法可以很好地优化城市轨道交通接驳公交线路的布局,且在求解质量、计算效率和稳定性等方面都优于遗传算法。     

开放式社区下微循环公交线网设计

公交微循环是“最后一公里”以及交通拥堵问题的有效解决方案之一,微循环公交在街区制条件下更能发挥出本身便捷高效的优势。本研究以街区制条件下的开放式社区为背景,在公共交通能够满足区域内所有出行需求的前提下,建立以运营收入最大化为目标函数,线路长度、发车频率、车辆容量、上座率等为约束条件的微循环公交站点和线路设计模型,并采用遗传算法进行求解。最后,以百子湾社区为例,提出了社区微循环公交线路走向和发车频率的最优设计方案,证明了模型和算法的可行性与优越性。     

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.     

基于改进遗传算法的接运公交线路生成优化模型

城市轨道交通接运公交线路布设效果直接影响到轨道交通线路的运营效率.为了探讨轨道交通接运公交线路的最优布设方案,以最少线路接运最大客流量为目标,建立了线路生成的优化模型,并给出了求解该模型的改进遗传算法.以北京地铁5号线宋家庄站和刘家窑站的接运公交线路布设方案为例进行分析,结果表明:两个轨道交通站点布设6条接运公交线路能够使接运公交线路的载运能力最大,为205人/(km/h).     

基于遗传算法的多服务模式公交优化设计

基于独立公交走廊需求特征,利用公交客流起点到终点(OD)数据,建立了以发车频率和公交车型为主要输出参数的多服务模式公交优化设计模型.针对模型求解的复杂性,应用遗传算法进行求解.最后,结合上海公交737路公交客流走廊数据给出了优化算例.结果表明,模型具有较强的实用性,能快速有效地求解出多服务模式的公交优化组合.     

蚂蚁算法在公交查询最短路径求法中的应用

公交乘客出行路径选择是公交乘客信息系统的关键技术 ,提出以换乘次数最少为首要目标、出行距离最短为第二目标的算法 ,本算法是基于广度优先搜索并结合蚂蚁算法提出公交路线最短路径选择的新算法     

城市公交换乘查询系统的优化枚举算法研究与应用

该文针对目前我国城市公交查询系统存在的不足,提出了一种便于乘客进行路线选择的优化枚举算法,并探讨了以换乘次数最少为目标的公交查询方案。对n次公交换乘算法进行改进,引入紧邻站点和站站快表,提高公交查询系统的实用性和查询效率,从而吸引出行者优先选择公交车出行方式。     

基于混合遗传算法的机场巴士线路优化

以提高机场巴士旅客运送效率为目的,以乘客总体消耗时间最小为目标,综合考虑其他各种约束条件,构建了机场巴士线路优化模型．根据模型特点,采用爬山算法得到初始解,以减少寻优时间;同时采用直接排列的编码方法即节点法进行编码,构建混合的遗传算法求解．通过一个简单算例验证了所提出模型与求解方法是可行和有效的,可为实际规划与理论研究提供参考．