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题名混合交通网络设计及免疫克隆退火算法求解研究
被引量：3
- 1
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作者
孙杨
宋瑞
何世伟
陈强
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机构
北京交通大学交通运输学院
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出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
2009年第3期103-108,共6页
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基金
"863"国家高科技项目(2006AA11Z203
2007AA11Z208)
+1 种基金
霍英东基金(104007)
北京交通大学重点基金项目(2006XZ004)
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文摘
研究混合交通网络设计问题,以交通网络总阻抗最小为目标,在建设资金的约束条件下给出了双层规划模型.将模拟退火算法中的退火策略引入到免疫克隆算法中,设计了求解模型的免疫克隆退火算法.算例验证了算法的可行性,并通过与模拟退火算法比较证明了设计算法的有效性.最后,在给定不同建设资金的约束条件下进行了灵敏度分析,并讨论了投资成本与网络总阻抗、建设资金约束与网络设计决策的关系.
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关键词
混合交通网络设计
双层规划
资金约束
免疫克隆算法
模拟退火算法
免疫克隆退火算法
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Keywords
mixed transportation network design
bi-level programming
financial constraint
immune clone algorithm
simulated annealing algorithm
immune clone annealing algorithm
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分类号
U491
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
-
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题名求解混合变量约束优化问题的改进粒子群算法
被引量：5
- 2
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作者
王维刚
刘占生
倪红梅
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机构
哈尔滨工业大学能源科学与工程学院
东北石油大学机械科学与工程学院
东北石油大学计算机与信息技术学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期1175-1179,共5页
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文摘
针对工程设计中混合变量约束优化问题,提出一种基于模拟退火的粒子群算法。通过引入模拟退火算法,重新生成停止进化粒子的位置,增强了全局搜索能力。鉴于最优解位于可行域边界的特点,结合一种自适应保持群体中不可行解比例的策略,采用个体比较准则处理约束。同时结合混合变量优化问题的特点,通过转换函数,使算法真正在离散空间中进行搜索,保证了解的可行性。仿真结果表明:该算法能够快速准确地找到最优解,具有较好的稳定性。
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关键词
混合变量
约束优化
改进粒子群算法
模拟退火
个体比较准则
转换函数
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Keywords
mixed variables
constraint optimization
improved particle swarm optimization
simulated annealing
individual comparative norms
transfer function
-
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
-
题名改进混合粒子群算法的立体车库存取调度
被引量：10
- 3
-
-
作者
陈桂兰
奚宝华
杨兰英
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机构
成都理工大学核技术与自动化工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第19期263-270,共8页
-
基金
四川省科技计划高校聚光光伏电池组件研发项目(No.2015HH0063)
成都理工大学机械工程创新团队项目(No.10912-JXTD201501)
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文摘
为了进一步提高立体车库存取效率,提出一种改进混合粒子群算法,应用于立体车库存取策略时间模型,寻找存取车最优时间和最优排序。该算法主要在粒子群算法前期引入遗传算法,改善全局搜索能力,后期引入模拟退火算法弥补其局部搜索能力弱的特点。与目前应用于立体车库存取车调度的遗传算法相比,改进混合粒子群算法存取效率提高了24.5%~36.07%,并优于其他车库调度算法,提高了车库运营效率。
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关键词
立体车库调度优化
改进混合粒子群算法
遗传算法
模拟退火算法
-
Keywords
stereo garage scheduling optimization
improved hybrid particle swarm optimization
genetic algorithm
annealing algorithm
-
分类号
TP27
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
-
题名用混合遗传算法进行工程智能优化的方法研究
被引量：1
- 4
-
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作者
崔明义
-
机构
河南财经学院计算机科学系
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第10期40-41,110,共3页
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基金
国家自然科学基金资助(编号:50104011)
-
文摘
智能优化是从诸多新兴学科衍生出来的前沿科学,遗传算法是智能优化的重要工具之一。该文针对遗传算法存在的不足,用混合遗传算法解决了工程智能优化问题,弥补了遗传算法存在的缺陷,在工程实践中证明了混合遗传算法在性能和质量方面的优越性。
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关键词
智能优化
混合遗传算法
改进模拟退火法
-
Keywords
intelligence optimization,hybrid genetic algorithm,simulated annealing improved
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名多约束人机协作U型拆卸线问题建模与优化
- 5
-
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作者
陈海烨
张则强
梁巍
郭磊
段淇耀
-
机构
西南交通大学轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室
西南交通大学唐山研究院
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出处
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第11期2248-2258,共11页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(52375268,52342505,72401239)
教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(23YJA630139)
+1 种基金
河北省自然科学基金资助项目(E2024105031)
四川省自然科学基金资助项目(2025ZNSFSC0425,2024NSFSC1048,2024ZHCG0059).
-
文摘
针对现有人机协作拆卸线研究中未同时考虑人机任务时间差异和任务属性约束,且未将机器人购置成本考虑在人机协作长期成本中的问题,结合U型拆卸线,提出多约束人机协作拆卸线平衡问题.以工作站数量、空闲时间均衡指标和长期成本为目标函数,构建考虑人机任务属性、人机任务时间、AND/OR优先关系等多种问题特征约束的U型拆卸线整数规划模型.提出改进混合克隆模拟退火算法,设计双层编码、解码和考虑问题特性的变异和交叉操作.引入克隆操作增强算法的局部搜索能力,通过两阶段退火加快算法的收敛速度.应用Gurobi软件求解中小规模问题,与算法的求解结果进行对比,验证了模型和算法的正确性和有效性.通过分别计算和对比不同模式拆卸线的成本随拆卸线预估运行时间的变化情况,验证了该模型具有柔性拆卸线规划的优点.
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关键词
U型拆卸线平衡问题
人机协作拆卸线
改进混合克隆模拟退火算法
整数规划模型
多目标优化
-
Keywords
U-shaped disassembly line balancing problem
human-robot collaborative disassembly line
improved hybrid clone selection simulated annealing algorithm
integer programming model
multi-objective optimization
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分类号
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名宽带喇曼/EDFA混合放大器的优化设计
被引量：3
- 6
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作者
常建华
孙小菡
张明德
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机构
东南大学电子工程系
南京信息工程大学电子系
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出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第4期578-582,共5页
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文摘
采用改进的模拟退火算法对Raman/EDFA混合放大器的增益谱进行了优化,根据EDFA及Raman的功率传播方程获得了简洁的目标函数·通过对模拟退火算法几个优化环节的改进,使其能够更快速地应用于Raman/EDFA的多峰值问题的优化设计,可以在短时间内获得最优的放大器参量·计算结果表明选择合适的喇曼抽运波长和抽运功率,仅用4个反向抽运的分布式喇曼放大器加C波段的EDFA就可以获得C+L波段约70nm的带宽、开关增益达到15dB、最大增益波动小于1.2dB的平坦增益谱,而且无需额外的平坦滤波器·
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关键词
Raman/EDFA混合放大器
改进的模拟退火算法(ISAA)
噪音指数(NF)
-
Keywords
Raman/EDFA hybrid amplifier
Improved Simulated Annealing Algorithm （ISAA）lNoise Figure （NF）
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分类号
TN929.11
[电子电信—通信与信息系统]
-
-
题名高速铁路列车长大坡道混合储能系统容量优化配置
被引量：7
- 7
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作者
李欣
卢景涛
肖林润
靳忠福
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机构
兰州交通大学新能源与动力工程学院
兰州交通大学自动化与电气工程学院
中铁第一勘察设计院集团有限公司
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出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第20期5645-5660,共16页
-
基金
国家自然科学基金(51767015)
甘肃省科技计划即甘肃省自然科学基金(22JR5RA317)
+1 种基金
兰州交通大学“天佑创新团队”支持计划(TY202009)
甘肃省教育厅:优秀研究生“创新之星”(2022CXZX-609)资助项目。
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文摘
高速铁路列车在以下坡方向经过长大坡道路段时会产生大量的再生制动能量,若将此能量合理回收利用将有利于低碳交通与节能减排,实现“3060”双碳目标,更有利于列车行车安全。针对地面式再生制动能量混合储能系统容量高效合理配置问题,该文在分析高铁长大坡道的再生制动能量实测数据基础上,根据其功率分层的特性给出了混合储能系统的分段配置方案;考虑全域经济性能水平建立混合储能系统容量优化模型,针对传统优化算法迭代次数高、求解效率低等问题,利用Levy飞行产生初始解并在求解过程中不断记忆更新,给出了一种基于Levy飞行的改进模拟退火算法(LESA);最后,选取西成高铁秦岭北麓长大坡道路段,鄠邑(户县东)站牵引变电所实测数据进行算例仿真。结果表明,该方法可使混合储能系统在寿命期内回收大量再生制动能量,占牵引耗电量16.3%。
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关键词
高铁长大坡道
再生制动能量
混合储能系统
容量优化配置
改进模拟退火算法
-
Keywords
High-speed rail long steep slope
regenerative braking energy
hybrid energy storage system
capacity optimized configuration
improved simulated annealing algorithm
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分类号
TM922.3
[电气工程—电力电子与电力传动]
-
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题名基于粗糙集理论的多目标电网规划最优化模型
被引量：32
- 8
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作者
刘思革
程浩忠
崔文佳
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机构
上海交通大学电气工程系
中国电力工程顾问集团公司
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出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第7期65-69,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(50177017)
上海市重点科技攻关计划项目(04112012)
国家电网公司基金课题SGZL[2005]118~~
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文摘
为综合解决电网规划中经济性与可靠性问题,提出以供电方投资开发成本最小和基于风险评估的负荷缺电风险成本最小为目标的优化模型。应用粗糙集理论分析每个目标函数的约束度,以确定每个目标函数在优化模型中的权值。采用改进混合遗传模拟退火算法来求解该模型下的多目标电网规划问题,并采用19节点的电网扩展规划算例验证了该模型的有效性。
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关键词
多目标电网规划
粗糙集理论
约束度分析
改进混合遗传模拟退火算法
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Keywords
multi-objective electrical power network planning
rough set theory
analyzing of constraint degree
improved hybrid genetic simulated annealing algorithm
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分类号
TM76
[电气工程—电力系统及自动化]
-
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题名基于实际路网情境的配送车辆调度优化
被引量：8
- 9
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作者
林鑫
邵乾虔
杨珍花
徐奇
靳志宏
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机构
浙江大学管理学院
大连海事大学交通运输工程学院
沈阳建筑大学交通工程学院
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出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019年第3期13-23,共11页
-
基金
国家自然科学基金项目(71572023
71431001
+4 种基金
71302085
71602130)
欧盟ENRICH基金项目(612546)
辽宁省自然科学基金项目(20170540094)
2017沈阳建筑大学科研创新培育计划项目(CXPY2017006)
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文摘
在实际路网情境下结合车道数、车道宽度、路口信号灯设置等路网物理特性,构建了考虑综合交通阻抗的多车型车辆调度模型,提出了两阶段求解策略:第1阶段设计了改进A-star精确解算法用于计算客户时间距离矩阵;第2阶段针对实际路网的特征设计了混合模拟退火算法求解调度方案。以大连市某配送中心运营实例进行路网情境仿真试验,结果表明:改进A-star算法较改进Dijkstra算法具有更短的路径搜索时间;混合模拟退火算法求解结果较实际调度方案优化了13.1%的综合成本;路网增流、区域拥堵和路段禁行三类路网情境均能对配送方案的车辆配置、路径选择、客户服务次序、作业时间和违约费用等5方面内容产生干扰,调度计划的制定需要详细考虑这些因素的变化。
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关键词
实际路网
车辆调度
时间距离矩阵
改进A-star算法
混合模拟退火算法
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Keywords
Urban network
Vehicle scheduling
Time-distance Matrix
Improved A-star algorithm
Hybrid simulated annealing algorithm
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分类号
U492.22
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
-
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题名棉织物染色配方工艺优化方法研究
- 10
-
-
作者
汪岚
汤仪平
陈海洋
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机构
黎明职业大学智能制造工程学院
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出处
《针织工业》
北大核心
2020年第3期48-52,共5页
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基金
泉州市高层次人才创新创业项目(2019C045R).
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文摘
为了实现棉织物染色配方和工艺参数的优化设计,研究了一种应用智能混合算法优化求解的新方法。首先构建棉织物染色配方工艺优化的数学模型,再利用自适应调整和相似度判别策略等关键手段对基本遗传算法进行了改进并融合了模拟退火算法形成智能混合算法,最终将智能混合算法应用到优化模型的求解中,以达到配方和工艺优化的目的。结果表明,优化模型可靠有效,智能混合算法的收敛速度、寻优能力和稳定性都得到了改善。应用智能混合算法求解的配方和工艺参数染色,其效果明显优于传统遗传算法,不仅与样布的色差值缩小了6.47%且成本降低2.16%以上。该方法可为棉织物染色过程中的质量控制以及工艺参数快速优化设计提供理论指导。
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关键词
棉织物
染色配方工艺
自适应调整
相似度判别策略
改进遗传算法
模拟退火算法
智能混合算法
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Keywords
Cotton Fabric
Fabric Dyeing Formulation and Parameter
Self-adaptive Adjustment
Similarity Discrimination Strategy
Improved Genetic Algorithm
Simulated Annealing Algorithm
Intelligent Hybrid Algorithm
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分类号
TS193
[轻工技术与工程—纺织化学与染整工程]
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