混沌遗传算法在客专网络模型中的应用

客运专线时期列车运行调整对象更加多样化和复杂化。结合目前我国客运专线运输组织情况,建立了客运专线列车运行调整的运筹学模型。提出了基于混沌改进的遗传算法,引进了混沌算子,以郑西客专为研究背景构造实例。仿真结果验证了优化模型的可行性,表明改进算法优于标准遗传算法。     

基于混合遗传算法的开关磁阻电机模型参数辨识

将开关磁阻电机（SRM）的建模问题作为一类非线性约束优化问题进行参数辨识研究,对模拟退火遗传算法进行了改进,提出一种带有退火精确罚函数的自适应混合遗传算法（HGA）,给出了算法的具体实现方法．建立了基于DSPTMS320F2812的磁链特性检测系统,通过实验获取开关磁阻电机的磁化曲线族,利用改进的混合遗传算法在测得的实验数据基础上对电机模型进行参数辨识．基于辨识得到的模型,对电机在两种不同工况下的运行特性分别进行了研究,仿真结果与实验结果的对比验证了该方法的有效性和准确性．辨识得到的电机模型可以作为电机性能估计及优化控制的基础．     

基于改进混合遗传算法的给水管网优化设计

为解决给水管网的优化设计问题，建立了给水管网优化设计数学模型，提出了适于管网优化设计的改进混合遗传算法．进而对遗传算法改进方法、水力计算的信赖域法、适应度函数的建立、遗传操作和整数编码技术等进行分析，并以一个典型的工程案例进行验证．结果表明，改进混合遗传算法方法所得到的目标函数值和管网水力性能明显优于传统设计方法，充分说明了改进混合遗传算法方法用于管网优化设计的实用性和有效性．     

基于混合遗传算法和关键链的多资源多项目进度计划优化

多项目多资源项目进度计划是一个NP难问题。应用关键链思想与方法,分析建立了一种多项目多资源进度计划模型。设计了基于混合遗传和禁忌搜索算法的模型求解算法。对遗传算法的编码、选择、交叉、变异等操作以及禁忌搜索算法的相关操作进行了讨论;并通过实例的求解,验证了关键链方法在研究多资源约束多项目问题上的有效性,以及混合遗传和禁忌搜索算法在求解该问题上的可行性。     

基于均衡的单线铁路客货混行列车运行调整建模与求解

针对单线铁路列车运行调整问题的特点,以列车加权后的晚点时间均衡为目标建立了客货列车混行0~1混合整数规划模型。采用了分层分解技术,建立了求解此问题的动态区域局部优化算法。基于此算法进行了算例分析,并验证了算法的有效性。     

列车运行调整与到发线运用的协同优化研究

在列车运行的过程中,受到各种不确定性因素的影响,列车可能会偏离图定运行计划,同时也会对车站的到发线运用造成干扰。针对列车运行调整与到发线运用协同的优化问题,本文兼顾列车运行调整约束与到发线运用约束,建立了多目标的整数规划模型,并设计了适用于求解该模型的分层序列鸽群优化算法。算例分析表明,模型对列车运行计划进行调整的同时,还能得到满意的到发线运用方案,并且分层序列鸽群优化算法可以快速求解列车加权总到发晚点最少和到发线占用总消耗最小的目标函数。     

考虑行车间隔的城轨交通列车运行调整模型

研究城市轨道交通列车运行调整优化方法,建立了以减小列车运行延误时间和提高列车行车间隔均衡性为优化目标的列车运行调整模型.基于理想点法将双目标优化模型转化为单目标优化模型,并设计了控制初始种群育种范围的遗传算法进行模型求解.以某城市轨道交通线路为例对模型进行验证,计算结果表明：与只考虑列车运行延误的赶点调整方案相比,考虑行车间隔的方案在有效降低列车运行延误时间的基础上可以显著提高行车间隔均衡性.     

采用萤火虫算法的高速列车节能运行优化

智能算法可以通过优化列车运行曲线达到节能降耗的目的.将列车运行能耗作为目标函数,以限速、时间和距离为约束条件,建立优化模型.以CRH_3型动车组和武广客运专线中某段线路为基础,进行仿真实验.运用萤火虫算法,搜索能耗最低时的一组列车工况转换速度序列.仿真结果表明:列车运行能耗指标降低14.33%,且满足停车精确性与准时到站的要求.     

保险基金动态调整投资研究

保险基金组合投资的研究为保险企业降低保费率或提供保险优惠条件提供了理论依据.本文针对保险基金及其投资的特点,建立了有承保收益和交易费用影响的多期保险基金投资及动态调整模型.由于模型比较复杂,因此本文采用混合遗传算法对模型进行了求解,并通过实例对问题进行了分析,验证了模型的有效性和可操作性.本研究对指导保险基金投资有积极的理论和实际意义.     

轨道路径约束的散货卸船机调度优化策略

基于对卸船机调度特征的描述,建立了以最小化卸载作业完成时间为目标的卸船机调度优化模型,设计了混合遗传算法组件以获得问题近似最优解,通过松弛原问题中的难约束,推导了松弛问题的下界并作为原问题的下界.同时,对具有不同规模的问题进行实例计算与分析.结果表明,所设计的混合遗传算法能够在可接受的计算时间内获得合理的解.