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1.
针对区域路网优化问题,利用改进的遗传禁忌算法进行了综合研究。在探讨区域路网交通特性的基础上,构建了区域路网优化的双层优化模型。并在分析遗传算法和禁忌搜索算法自身的优势与不足的基础上,提出了基于遗传禁忌算法的路网优化算法。区域路网双层优化模型利用禁忌遗传算法能够较快得到最优解,相对于传统的优化模型更能结合区域交通与经济特性,结论比较符合实际情况。应用结果表明,优化模型不仅能够满足交通需求,而且该法科学合理、可操作性强。 相似文献
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基于模拟退火遗传算法的土地利用结构优化模型 总被引:2,自引:0,他引:2
将模拟退火方法引入遗传算法中,对多参数问题进行优化。该算法克服了SGAs的过早收敛的问题以及算法易陷于局部极小点的问题,使得搜索沿着全局最优方向进行。将该算法应用于解决土地资源优化分配的问题中,优化结果同样具备上述特点。参3。 相似文献
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基于模糊优选的多目标优化遗传算法 总被引:10,自引:0,他引:10
综述了多目标优化的传统方法,介绍了多目标优化的遗传算法解决策略,建立了基于模糊优选技术的多目标优化遗传算法模型.对用模糊优选理论解决多目标优化问题的有效性进行了证明.通过算例证明了理论体系的正确性和工程应用的实用性. 相似文献
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利用遗传算法实现进度计划的多目标优化 总被引:1,自引:0,他引:1
提出进度计划多目标优化的改进数学模型,利用遗传算法和VBA宏语言编制程序在Ms Project98下对模型进行求解,并给出一个时间/费用折中的计算实例,计算结果以及对比研究表明,这种方法是可行和有效的。 相似文献
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研究了含有调速泵的供水系统直接优化调度问题.根据给水系统的网络特性,以测压点压力宏观模型、水源供水量和水源供水水头之间的关系模型替代复杂的管网水力平衡方程,并以每一泵站每时段应有水泵运行求得的出水量和管网求得的需水量相等的条件建立了混合泵站供水系统的直接优化调度模型.利用遗传算法对直接优化调度模型进行求解,提出了对各种约束条件处理的方法,针对遗传算法容易早熟等的不足,综合采用遗传算法和模拟退火技术以及自适应交叉和变异率的方法.最后算例计算表明该算法具有较强的适用性. 相似文献
8.
VFP&VRP联合优化模型及其多目标遗传算法 总被引:1,自引:1,他引:0
单车型非满载问题是十分典型和重要的物流配送问题之一.单车型非满载问题通常包括物品装车(VFP)和车辆路径安排(VRP)2个紧密相关的子问题.研究同时考虑VFP和VRP讲两个因素的联合优化问题,建立了多目标优化模型,设计了模型的多目标遗传算法,并结合实例验证模型和算法的有效性. 相似文献
10.
基于多目标遗传算法的高层建筑概念设计优化 总被引:1,自引:0,他引:1
在高层建筑方案概念设计阶段,同时考虑了建筑、结构、设备等多种因素,并运用多目标遗传算法及MATLAB编程,对高层建筑概念设计进行优化.算法中的随机变权重因子可以更好地体现不同决策的侧重倾向,从而更好地符合实际需要.以高层办公建筑为例,提出了具体的方法和实施步骤,所得结果可为工程设计人员提供有益的借鉴. 相似文献
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遗传算法和遗传规划对比研究 总被引:4,自引:0,他引:4
通过对遗传算法定向搜索机制和遗传规划搜索机制的研究比较,可以看出,依据遗传算法的基本思想设计遗传规划的进化算子时,由于算子空间过大而导致盲目搜索。通过对遗传规划的研究,提出了一套有定向机制的进化算子,进而设计和实现了基于这一套算子的遗传规划算法。 相似文献
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交通网络设计的优化模型及算法 总被引:8,自引:1,他引:8
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。 相似文献
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建立业主与承包商间就建设项目费用支付问题的完全信息动态博弈模型,以使业主与承包商的建设项目费用支付(或获得)现金流的净现值对最理想值的偏差最小为优化目标,讨论纳什均衡解,并运用遗传算法求得建设项目费用支付的均衡优化方案。应用本文给出的模型及求解方法,既可以较好地解决业主对建设项目费用支付的控制问题,也能够合理地兼顾到承包商的利益,是一种双赢解决方案。 相似文献
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基于遗传算法的BP神经网络时间序列预测模型 总被引:26,自引:0,他引:26
神经网络能以任意精度逼近非线性函数 ,以神经网络为基础的时间序列预测模型能很好地反映非线性系统发展的趋势 ,但神经网络训练速度慢、易陷入局部极值。针对这种情况 ,用具有良好的全局搜索能力的遗传算法来改进神经网络时间序列预测模型 ,提出了一种将遗传算法和BP算法相结合的学习算法来训练BP神经网络 ,并将该神经网络时间序列预测模型应用于某时间序列的预测。 相似文献
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多目标0—1规划问题的遗传算法 总被引:3,自引:0,他引:3
根据遗传算法的特点,提出了以排列为基础,以求出全部非劣解为目的的定义适应性值的方法,以便使其有能力求解多目标优化问题,并分析研究了算法进行到一定程度以后收敛于一个非劣解的原因和解决策略。 相似文献