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针对施工天窗对重载铁路行车安全限速和行车安全产生的不良影响,提出了基于收敛粒子群算法的重载铁路列车运行调整方法。首先,在分析列车追踪间隔影响因素的基础上,推导出不同编组类型重载列车之间的追踪间隔计算公式,实现了重载列车追踪间隔计算。然后,考虑施工天窗后的限速要求,以重载列车总晚点时间为优化目标,以列车区间最少运行时分、追踪间隔时分、列车停站时分、天窗时间段内禁止行车、天窗后安全限速等为约束条件,建立了施工条件下重载铁路列车运行调整模型,刻画了考虑安全限速的重载列车运行调整问题。通过优化列车到站、离站以及通过车站时刻,实现重载列车运行调整。进而,针对模型特点,在经典粒子群算法中引入收敛因子,设计了收敛粒子群算法对模型进行求解。最后,以朔黄铁路运输生产数据为基础,对建立的重载铁路运行调整模型进行实例化处理,验证了模型和算法。实验结果表明,对于求解重载铁路运行调整问题,设计的收敛粒子群算法比经典粒子群算法在计算效率上提升了5.45%,而求解精度保持不变。该方法可压缩重载列车追踪间隔,提高重载铁路运输效率,保证行车安全,提高基于安全限速的列车运行调整效率,为施工条件下重载铁路列车运行调整工作提... 相似文献
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针对单线列车调度问题的特点,以线路中列车的总运行时间最小为目标,建立了可以直观描述问题解空间的双向阻塞车间调度模型,并提出了一种有效的离散粒子群优化算法进行求解。该算法基于双向阻塞车间调度模型设计了排列编码形式,从而可确定列车的运行顺序,同时利用随机策略和运行时间最短优先策略选择列车运行轨道;算法在求解过程中,提出了列车冲突的检测和化解方法,并按照“调度-检测冲突-化解冲突”的步骤逐区段调度列车运行;最后,利用离散粒子群优化算法进行全局优化,得到问题的最优解。仿真实例表明,所得模型和算法能够高效地求解单线列车调度问题。 相似文献
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面向列车运行调整问题的粒子群算法研究* 总被引:1,自引:1,他引:0
列车运行调整问题是一种特殊的NP完全问题,不仅具有众多约束,并且有着列车等级要求和延迟传播限制,使得该问题搜索空间庞大,可行解范围狭小,往往难以获得较优解。为求解列车运行调整问题,针对此特殊性,将捕食搜索策略思想引入到粒子群算法中,并在此基础上提出一种速度限制的调整方式,同时辅以自适应控制,使得算法在大范围搜索时更易跳出局部最小解,而在小范围搜索时粒子飞行速度更慢,搜索更精确。将该算法用于列车运行调整问题,所得调整方案比遗传算法和普通粒子群算法结果更逼近原开行方案。 相似文献
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针对传统粒子群优化(PSO)算法在求解柔性作业车间调度问题中的不足,提出了基于自适应参数与混沌搜索的粒子群优化算法。对粒子群算法中的惯性系数等参数采用基于迭代搜索而自适应调整的方式,使粒子在初期以较大惯性进行大范围搜索,后期逐渐减小惯性而转入精细搜索。这种方法改变了传统粒子群算法在求解过程中的盲目随机与求解精度不高的问题;同时,通过在局部搜索过程中引入混沌技术,扩大对最优解的寻找范围,以此避免算法陷入局部最优,有效提高算法的全局寻优能力。实验结果表明,基于自适应参数与混沌搜索的粒子群优化算法在求解柔性作业车间调度问题(FJSP)时能够获得更优粒子适应度平均值及更好的优化目标。所提算法对求解柔性作业车间调度问题可行,有效。 相似文献
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基于混沌自适应变异粒子群算法的铁路空车调配* 总被引:1,自引:1,他引:0
求解大规模的空车调配方案的最优解是一个非常困难的问题,为求解此类问题,提出了一种混沌自适应变异粒子群算法。该算法利用混沌的遍历性来初始化粒子群以增强群体的多样性,根据群体适应度方差调整变异概率的大小,并通过调整惯性权重因子以提高整个群体的全局和局部搜索能力。本文将该算法用于铁路空车调配,建立了以空车总走行距离最小为目标的数学模型,并在此基础上设计了相应的算法。算例结果表明该算法的寻优结果和寻优效率要优于蚁群算法和标准粒子群算法。 相似文献
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以正向运动学方程为基础,冗余机械臂逆运动学解问题转换为等效最小值问题,提出一种自适应粒子群算法求解该问题。为了保持粒子群的活力,在算法内引入弹射操作。如果粒子满足设定自适应判别函数,粒子将按概率被从当前位置发射到较远区域。为了配合弹射操作,提出一种新的粒子优劣的判断机制,使得粒子可以被弹射飞出可行域。数值实验表明,算法具有较强的全局搜索能力和较快的搜索速度,是求解冗余机械臂逆运动学解的一种有效方法。 相似文献
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解决TSP问题的局部调整离散微粒群算法 总被引:1,自引:0,他引:1
微粒群算法提出以来一直不能较好的解决离散及组合优化问题,针对这个问题,通过对微粒群算法的优化机理的分析,对原有的微粒群进化方程中的速度和位置的更新等进行重新的定义,同时提出一种具有自适应能力的惯性因子,使其适合解决TSP这样的组合优化问题.针对过去的离散算法整体调整容易形成对路径的破坏这一缺点,在重新定义的算法上加入局部调整的策略,形成一种局部调整的离散微粒群算法(local adjustive discrete PSO,LADPSO),通过在ch31和ei151上的试验,证明了该算法在解决这一问题上是可行的. 相似文献
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由于列车运行调整是大规模、非线性、强约束、建模困难的问题,用一般运筹学方法不易求解。基于人工鱼群算法,提出列车运行调整方法,并给出了详细的计算步骤。具体的,考虑车站到发线数目约束和列车越行约束,以列车进入车站和驶离车站的总晚点时间最少为目标,建立了高速铁路列车运行调整模型。利用郑西高铁运输数据进行仿真,结果说明人工鱼群算法在列车运行调整中具有有效性和收敛性。 相似文献
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为了避免粒子群算法求解车辆路径问题容易陷入局部最优,提出了扫描-粒子群算法。运用扫描算法对矿点进行扫描,生成初始可行解链,将其作为粒子的初始位置代入到粒子群中搜索,得到粒子种群历史最优位置,将种群粒子最优位置逆转录生成对应的可行解链。将改进型粒子群算法用于求解郑州煤电物资供销有限公司的车辆调度问题同时将该算法与经典的粒子群算法和遗传算法做了对比实验,仿真实验结果表明,改进型粒子群算法可以更快速、更有效求得车辆路径问题的最优解。 相似文献
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针对用传统方法难以求解的扩展的超二次曲面三维模型参数拟合问题,提出了用协同演化的并行粒子群优化算法求解的新方法。通过对扩展的超二次曲面三维表示特性的研究,设计和实现了基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法,并用协同演化的思想,将约束非线性优化转化为极小极大问题进行求解。实验结果表明用协同演化的并行粒子群优化算法重构扩展的超二次曲面三维模型,扩大了模型表示能力,建模精确且效率高。 相似文献