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基于电力系统日发电计划的混合智能messy遗传算法 被引量:3
1
作者 杨俊杰 周建中 +1 位作者 喻菁 吴玮 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2004年第15期30-33,38,共5页
机组组合是电力系统日发电计划中主要的优化任务,在满足各种约束条件下求得全局最优解是一个比较困难的问题。传统遗传算法的二进制编码和随机遗传操作不适合于求解大规模机组组合问题。针对电力系统日发电计划的特点,提出了一种混合智... 机组组合是电力系统日发电计划中主要的优化任务,在满足各种约束条件下求得全局最优解是一个比较困难的问题。传统遗传算法的二进制编码和随机遗传操作不适合于求解大规模机组组合问题。针对电力系统日发电计划的特点,提出了一种混合智能messy遗传算法(HIMGA),该算法实现简单,大大减小了求解问题的规模,保证了群体的多样性,提高了算法的搜索效率,改善了算法的收敛性。仿真计算结果表明了该算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 混合智能messy遗传算法 日发电计划 机组组合 优化
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基于SPGA-XGBoost的洪水预报误差智能校正方法
2
作者 贾克 秦少玲 +1 位作者 余宇峰 徐雨妮 《人民长江》 北大核心 2025年第6期1-7,14,共8页
误差实时校正是提升洪水预报精度的重要手段。针对传统误差校正模型的校正精度及稳定性欠佳等问题,将机器学习技术引入误差序列映射函数训练过程,提出一种基于SPGA-XGBoost的洪水预报误差智能校正方法。首先以传统水文预报模型的预测值... 误差实时校正是提升洪水预报精度的重要手段。针对传统误差校正模型的校正精度及稳定性欠佳等问题,将机器学习技术引入误差序列映射函数训练过程,提出一种基于SPGA-XGBoost的洪水预报误差智能校正方法。首先以传统水文预报模型的预测值和实测值构建误差序列并作为误差校正模型的输入,引入极限梯度提升算法XGBoost构建误差校正模型,以充分挖掘误差序列非线性关系,然后提出融合粒子群优化算法和模拟退火算法的混合遗传优化算法SPGA对XGBoost模型超参数进行寻优,从而更好地挖掘误差序列的时序特征以提升误差校正的精度。长江螺山站的实例应用结果表明:用SPGA-XGBoost模型校正相较未校正前RMSE,MAE分别降低0.440 m和0.356 m,NSE提升0.016,优于STGCN模型、GBDT模型、KNN等方法。SPGA-XGBoost模型能充分挖掘误差序列的相关关系,提高水位预报精度,具有较好的适用性和应用前景。 展开更多
关键词 洪水预报误差 误差智能校正 极限梯度提升算法 混合遗传优化算法 螺山站 长江
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煤矿通风系统反风效果动态模拟及风流调控参数库构建 被引量:1
3
作者 王智欣 刘立仁 +3 位作者 陈博 袁强 李静 董沙沙 《工矿自动化》 北大核心 2025年第7期27-35,共9页
针对矿井火灾事故中传统反风调控存在决策滞后、参数精度不足的问题,提出一种煤矿通风系统反风效果动态模拟及风流调控参数库构建方法。以陕西省榆林市三道沟煤矿通风系统为例,通过三维建模技术建立巷道拓扑关系数据库,采用改进的遗传-... 针对矿井火灾事故中传统反风调控存在决策滞后、参数精度不足的问题,提出一种煤矿通风系统反风效果动态模拟及风流调控参数库构建方法。以陕西省榆林市三道沟煤矿通风系统为例,通过三维建模技术建立巷道拓扑关系数据库,采用改进的遗传-蚁群融合算法进行通风网络解算,实现火灾时期井下风流场分布的高精度动态仿真。通过多场景火灾模拟,建立了反风可行性评价体系,重点分析了烟流扩散路径、关键节点风速变异系数和反风达标时间等参数。基于模拟数据构建层次化反风流调控参数库,采用关联性编码技术实现巷道编号-火灾坐标-调控参数的智能映射。实际应用表明,该参数库使反风操作准备时间减少了68%,风流稳定性标准差由±15.3%降至±5.7%,既提高了矿井对突发事件的应急响应效率,也为矿井智能通风系统在灾变应急中的应用提供了新范式。 展开更多
关键词 矿井智能通风 反风模拟解算 反风风流调控 参数库 遗传-蚁群融合算法
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无人机在炸药库房区域智能巡检的应用研究
4
作者 李波 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第S1期71-77,共7页
为提升煤矿炸药库房的安全管理水平,解决传统人工巡检方式存在的总行程距离长以及总行程耗时长等问题,提出采用无人机智能巡检炸药库房区域。首先,采用三维栅格化建模方法分析炸药库房的复杂空间环境,构建炸药库房三维环境模型;然后,综... 为提升煤矿炸药库房的安全管理水平,解决传统人工巡检方式存在的总行程距离长以及总行程耗时长等问题,提出采用无人机智能巡检炸药库房区域。首先,采用三维栅格化建模方法分析炸药库房的复杂空间环境,构建炸药库房三维环境模型;然后,综合巡检效率与巡检成本2个关键指标,利用无人机智能巡检目标函数,分析炸药库房区域智能巡检的核心问题;最后,在炸药库房区域无人机巡检过程中,利用贪心遗传混合算法在炸药库房三维模型空间内对目标函数进行寻优求解,检验炸药库房区域无人机的巡检质量,并采用所提方法进行试验。结果表明:该设计方法的总航行距离较试验对比方法分别减少0.14、0.13 km;总航行时间较试验对比方法分别缩短6.0、4.0 min,即完成巡检的总航行距离最短、总航行时间最低,表明该设计方法的巡检效率高。此外,采用该设计方法的无人机能在高风险环境下进行非接触式巡检,显著提升了安全性和巡检效率。 展开更多
关键词 无人机 炸药库房区域 智能巡检 三维环境模型 目标函数 贪心遗传混合算法
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复杂载荷下的核管路支架智能布置 被引量:2
5
作者 孙宇翔 陈丽 +3 位作者 龙波 王艳苹 刘诗华 贾坤 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期317-323,336,共8页
当前,核电管路支架布置通过人工试算反复迭代来实现,存在劳动强度大、设计周期长、成本高等缺点。借助管路有限元力学分析,提出一种基于粒子群-遗传混合算法的三维空间核电管路支架智能布置方法。布置示例表明,所提方法可在管路的三维... 当前,核电管路支架布置通过人工试算反复迭代来实现,存在劳动强度大、设计周期长、成本高等缺点。借助管路有限元力学分析,提出一种基于粒子群-遗传混合算法的三维空间核电管路支架智能布置方法。布置示例表明,所提方法可在管路的三维全局空间内自动布置不同功能的多个支架,在满足《压水堆核岛机械设备设计和建造规则》设计规范的同时减小了工作量。 展开更多
关键词 核电管路 支架布置 智能布置 粒子群-遗传混合算法
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磁流变变刚度变阻尼扭转振动仿人智能控制
6
作者 李文峰 葛新锋 +3 位作者 席军 李坪洋 刘乐 高健容 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第23期270-279,共10页
有效的扭转刚度控制可以通过调节系统的固有特性和共振频率改善系统的扭转振动性能、恰当的扭转阻尼调节可以通过耗散扭转振动的能量来抑制扭转振动的幅值。针对扭转刚度和扭转阻尼对传动系统扭转振动的不同影响规律,提出一种基于混合... 有效的扭转刚度控制可以通过调节系统的固有特性和共振频率改善系统的扭转振动性能、恰当的扭转阻尼调节可以通过耗散扭转振动的能量来抑制扭转振动的幅值。针对扭转刚度和扭转阻尼对传动系统扭转振动的不同影响规律,提出一种基于混合田口遗传算法的磁流变(magneto-rheological,MR)传动系统变刚度变阻尼扭转振动仿人智能控制策略。首先根据所设计的磁流变扭转减振器建立了磁流变变刚度变阻尼传动系统动力学模型;基于混合田口遗传算法对磁流变传动系统扭转刚度和扭转阻尼控制参数的动态寻优结果,设计了一种兼顾时域和频域、具有分区协同、多模态多控制器的仿人智能控制器;随后进行了仿真分析和试验研究,结果表明,在较宽频段内,基于混合田口遗传算法的仿人智能控制均能有效抑制磁流变传动系统的扭转振动;当试验激励频率为3.5 Hz时,相对于被动传动系统和改进天棚控制系统,所提仿人智能控制分别将系统的峰值角位移和角速度减小44%、48%和14%、18%,其控制效果明显优于改进天棚控制,显著改善磁流变传动系统的输出特性。 展开更多
关键词 磁流变(MR) 变刚度变阻尼 混合田口遗传算法 仿人智能控制
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基于竞价模式和智能迭代模式的边缘协作缓存算法研究
7
作者 李长敏琛 陆飞澎 王燕灵 《现代电子技术》 北大核心 2024年第12期165-169,共5页
为了让用户更快地获取内容,提出一种基于竞价模式和智能迭代模式的综合式边缘协作缓存算法。在竞价算法部分,采用熵权法计算中间值、访问热度、缓存空间和内容热度的权重,并综合计算节点上内容的缓存分数,根据缓存分数进行缓存替换。在... 为了让用户更快地获取内容,提出一种基于竞价模式和智能迭代模式的综合式边缘协作缓存算法。在竞价算法部分,采用熵权法计算中间值、访问热度、缓存空间和内容热度的权重,并综合计算节点上内容的缓存分数,根据缓存分数进行缓存替换。在迭代算法部分,将网络空间划分为多个子域,每个子域通过混合遗传算法进行周期性计算,并得出子域内内容缓存方案。实验结果表明,所提算法在降低云服务器负载、减少请求平均跳数方面具有明显的优势。 展开更多
关键词 边缘计算 协作缓存 竞价模式 智能迭代模式 熵权法 网络空间 混合遗传算法
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PSO和GA的对比及其混合算法的研究进展 被引量:24
8
作者 封磊 蔡创 +1 位作者 齐春 乔锃 《控制工程》 CSCD 2005年第S2期93-96,共4页
系统地介绍了微粒群优化算法(PSO)和遗传算法(GA)的基本原理、发展和应用的状况,比较了两者的原理特点,列举了各种微粒群优化算法和遗传算法的改进算法。介绍和总结目前出现的两种算法思想结合的局部混合与全局混合两种方式,并用图表给... 系统地介绍了微粒群优化算法(PSO)和遗传算法(GA)的基本原理、发展和应用的状况,比较了两者的原理特点,列举了各种微粒群优化算法和遗传算法的改进算法。介绍和总结目前出现的两种算法思想结合的局部混合与全局混合两种方式,并用图表给出了说明。分析了两种混合方式的局限性,提出对具体问题找出计算速度和计算精度的平衡点来改进算法。最后做了总结和展望,指出微粒群算法的应用需进一步拓展,和其他算法结合是提高其性能的主要方向。 展开更多
关键词 微粒群优化算法 遗传算法 进化算法 混合 群智能
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一种基于混合遗传和粒子群的智能优化算法 被引量:30
9
作者 马超 邓超 +1 位作者 熊尧 吴军 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期2278-2286,共9页
粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)原理简单、搜索速度快,但前期容易"早熟".遗传算法(genetic algorithm,GA)具有很强的全局搜索能力,但收敛精度不高.综合考虑二者优缺点,把遗传算子引入PSO算法中,并采用交叉搜索... 粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)原理简单、搜索速度快,但前期容易"早熟".遗传算法(genetic algorithm,GA)具有很强的全局搜索能力,但收敛精度不高.综合考虑二者优缺点,把遗传算子引入PSO算法中,并采用交叉搜索的方法,调整惯性权重以及变异方式使粒子得到进化,当粒子种群进化到一定层度后,对部分粒子进行变异处理,这样不仅避免算法陷入局部最优解,而且获得较高收敛精度和执行能力,可解决工程中非线性、多极值的问题.据测试函数以及与其他寻优算法的对比分析表明,此混合策略在求解精度、搜索效率和处理不同复杂度问题等方面都有很好的优越性,具有满足工程需要的能力. 展开更多
关键词 粒子群优化算法 遗传算法 混合智能 收敛效率 收敛精度 执行力
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智能交通系统中的运营车辆优化调度研究 被引量:7
10
作者 张飞舟 晏磊 +1 位作者 范跃祖 孙先仿 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期707-710,共4页
阐述了遗传算法GA(GeneticAlgorithm)和禁忌搜索法TS(TabuSearch)的基本原理 ,有机结合两者优点 ,构成混合遗传算法HGA(HybridGeneticAlgo rithm) .针对公交车辆调度现状及所处的运营环境 ,运用HGA的智能化特征 ,进行了公交车辆智能调... 阐述了遗传算法GA(GeneticAlgorithm)和禁忌搜索法TS(TabuSearch)的基本原理 ,有机结合两者优点 ,构成混合遗传算法HGA(HybridGeneticAlgo rithm) .针对公交车辆调度现状及所处的运营环境 ,运用HGA的智能化特征 ,进行了公交车辆智能调度研究 .仿真表明 ,基于GA TS的混合遗传算法优化公交车辆运营调度 ,能够有效地改善原有公交车辆运营调度的不足 ,提高动态运营决策效率和服务质量 .与常规方法相比 ,运行效率提高 1 5 % ,时间缩短 5 % ,这为公交车辆智能化运营调度提供合理、可行的调度手段 . 展开更多
关键词 混合遗传算法 智能交通系统 智能调度系统
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多时段公交发车间隔优化的随机期望值模型 被引量:6
11
作者 许旺土 何世伟 +2 位作者 宋瑞 赵莉 何必胜 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期676-680,共5页
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... 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. 展开更多
关键词 多时段发车间隔 随机期望值模型 混合智能算法 随机模拟 神经网络 遗传算法
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基于GA-LSSVR模型的路网短时交通流预测研究 被引量:19
12
作者 陈小波 刘祥 +3 位作者 韦中杰 梁军 蔡英凤 陈龙 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期60-66,81,共8页
目前,很多短时交通流预测方法仅利用某一路段历史数据的时间相关性或者道路上下游路段的时空相关性进行交通流预测,未充分考虑路网所有路段之间的时空相关性.提出了一种基于稀疏混合遗传算法优化的最小二乘支持向量回归(LSSVR)模型,并... 目前,很多短时交通流预测方法仅利用某一路段历史数据的时间相关性或者道路上下游路段的时空相关性进行交通流预测,未充分考虑路网所有路段之间的时空相关性.提出了一种基于稀疏混合遗传算法优化的最小二乘支持向量回归(LSSVR)模型,并应用于路网短时交通流预测.该预测模型不仅可以自动优化LSSVR模型参数,而且可以从高维路网交通流数据中选择有助于交通流预测的变量子集.实验结果表明,与LSSVR模型相比,所提方法具有更好的预测能力;而且,少量时空变量被选择出来构建预测模型,极大减少了信息冗余,改进了模型可解释性. 展开更多
关键词 智能交通 变量选择 稀疏混合遗传算法 短时交通流预测 最小二乘支持向量回归
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采用NSGA-Ⅱ混合智能算法的风电场多目标电网规划 被引量:69
13
作者 王茜 张粒子 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第19期17-24,共8页
风电并网在实现节约化石能源和减少有害气体排放等效益的同时,也将对电力系统的可靠性造成一定的负面影响。为达到投资经济性、系统可靠性、环保效果的整体最优,构建了多目标风电场接入的输电线路与电网的联合优化规划模型;针对目标权... 风电并网在实现节约化石能源和减少有害气体排放等效益的同时,也将对电力系统的可靠性造成一定的负面影响。为达到投资经济性、系统可靠性、环保效果的整体最优,构建了多目标风电场接入的输电线路与电网的联合优化规划模型;针对目标权重未知、人工神经网络(artificial neuralnetwork,ANN)收敛困难、无法合理决策等问题,采用方差最大化决策和分类逼近理想解的排序方法(technique fororder preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)缩小最优解的范围,并在此基础上提出了随机模拟、神经元网络和非劣排序遗传算法II(non-dominated sorting geneticalgorithm II,NSGA-Ⅱ)相结合的混合智能算法;对增加风电场的改进IEEE Garver-6系统进行计算分析,结果表明该方法具有较高的决策效率和计算精度,从而验证了所提出模型和方法的合理性和有效性。 展开更多
关键词 多目标优化 并网风电场 电网规划 非劣排序遗 传算法Ⅱ 混合智能算法
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基于混合智能优化算法的非线性AVO反演 被引量:10
14
作者 方中于 王丽萍 +1 位作者 杜家元 梁立锋 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期797-804,共8页
针对常规叠前AVO反演存在强烈依赖于初始模型、易陷入局部最优值等问题,对基本遗传算法进行了自适应改进,然后将改进遗传算法与粒子群算法相结合,发展了遗传—粒子群算法混合的GA-PSO协同进化智能优化算法;对比改进遗传算法、粒子群算法... 针对常规叠前AVO反演存在强烈依赖于初始模型、易陷入局部最优值等问题,对基本遗传算法进行了自适应改进,然后将改进遗传算法与粒子群算法相结合,发展了遗传—粒子群算法混合的GA-PSO协同进化智能优化算法;对比改进遗传算法、粒子群算法及GA-PSO协同进化算法反演的理论模型合成地震记录的纵波速度、横波速度及密度,表明后者具有精确的反演结果及更强的稳定性和抗噪能力;最后利用GA-PSO协同进化算法对实际地震数据进行叠前AVO非线性反演,验证了算法的应用效果和适用性。 展开更多
关键词 遗传算法 粒子群算法 混合智能优化算法 非线性AVO反演
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有时间窗车辆路径问题的混合智能算法 被引量:4
15
作者 张有华 张翠军 崔忠强 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第20期54-56,60,共4页
有时间窗的车辆路径问题属于组合优化领域中的NP-hard问题。在对该问题进行分析的基础上,为之建立了数学模型,提出了一种求解该问题的混合智能算法。该算法通过使用蚁群算法和遗传算法交替优化,并且及时交换信息,弥补了蚁群算法和遗传... 有时间窗的车辆路径问题属于组合优化领域中的NP-hard问题。在对该问题进行分析的基础上,为之建立了数学模型,提出了一种求解该问题的混合智能算法。该算法通过使用蚁群算法和遗传算法交替优化,并且及时交换信息,弥补了蚁群算法和遗传算法各自的不足,达到了优势互补的效果,增强了算法的寻优能力,避免了停滞现象。实验结果表明,该算法能有效解决有时间窗的车辆路径问题。 展开更多
关键词 有时间窗车辆路径问题 NP-HARD问题 蚁群算法 遗传算法 混合智能算法
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基于混合智能的电火花加工电参数学习模型的研究 被引量:3
16
作者 杨晓冬 赵万生 +1 位作者 刘光壮 迟关心 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 2000年第5期54-56,53,共4页
提出了一个基于混合智能的电火花加工电参数学习模型 ,它模仿熟练操作者的决策过程 ,由工艺数据库、加工规则库、学习模块和推理模块组成。在学习模块中利用遗传算法从工艺数据库中抽取出反映电参数和加工结果之间关系的模糊产生式规则 ... 提出了一个基于混合智能的电火花加工电参数学习模型 ,它模仿熟练操作者的决策过程 ,由工艺数据库、加工规则库、学习模块和推理模块组成。在学习模块中利用遗传算法从工艺数据库中抽取出反映电参数和加工结果之间关系的模糊产生式规则 ,存储在规则库中。推理模块基于这些规则利用模糊推理对新的加工要求提供合适的电参数。 展开更多
关键词 电火花加工 混合智能 遗传算法 模糊推理
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公交车辆智能调度研究 被引量:14
17
作者 张飞舟 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2001年第1期73-80,共8页
根据智能交通系统 ITS( Intelligent Transport System s)研究发展状况 ,以及我国 ITS研究开发的主要内容和公交公司实际运输的基本需求 ,采用遗传算法 GA( Genetic Algorithm)进行了公交车辆智能调度方法的研究 .该方法充分利用遗传算... 根据智能交通系统 ITS( Intelligent Transport System s)研究发展状况 ,以及我国 ITS研究开发的主要内容和公交公司实际运输的基本需求 ,采用遗传算法 GA( Genetic Algorithm)进行了公交车辆智能调度方法的研究 .该方法充分利用遗传算法的智能化特征 ,有效地改善公交车辆的静态调度 ,提高公交车辆的运营效率 .为避免遗传算法的早熟问题 ,运用混合遗传算法HGA( Hybrid Genetic Algorithm) ,提高遗传算法的收敛性能和优化质量 ,以确保遗传算法的优化性能 .在静态调度方法的基础上 ,针对公交车辆运营调度管理特点 ,借助通信技术、计算机技术以及自动控制技术 ,分析研究了公交车辆的动态调度的实现方法 ,从而进一步提高公交车辆运营调度管理效率 ,为公交车辆智能化调度系统的实施做好必要的技术服务 . 展开更多
关键词 公交车辆 智能调度 智能交通系统 ITS 遗传算法 车辆管理 人工智能 公共交通
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基于混合群智能优化的虚拟网络映射算法 被引量:6
18
作者 王文钊 汪斌强 +1 位作者 王志明 邢池强 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第4期930-934,976,共6页
网络虚拟化是突破网络发展僵局的一项重要技术,而虚拟网络映射(VNE)是网络虚拟化的一个主要问题。提高底层网络资源的利用率和收益是虚拟网络映射的主要目标。针对底层网络支持路径分裂的情况,建立了整数线性规划(ILP)模型,并提出基于... 网络虚拟化是突破网络发展僵局的一项重要技术,而虚拟网络映射(VNE)是网络虚拟化的一个主要问题。提高底层网络资源的利用率和收益是虚拟网络映射的主要目标。针对底层网络支持路径分裂的情况,建立了整数线性规划(ILP)模型,并提出基于混合群智能优化的虚拟网络映射算法。该算法在兼顾映射开销和映射均衡性的基础上利用粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA)迭代优化映射方案。仿真实验结果表明,与现有的主流研究成果相比,该算法显著地提高了底层网络长期平均运营收益与虚拟网络请求接受率。 展开更多
关键词 虚拟网络映射 整数线性规划 混合群智能优化 粒子群算法 遗传算法
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基于改进遗传算法的公交智能调度 被引量:3
19
作者 崔宝侠 姚艳君 段勇 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2010年第4期405-410,共6页
针对公交车辆调度的现状以及所处的运营环境,为了兼顾公交公司与乘客的利益,研究了公交智能调度的优化方法.通过对遗传算法(GA)和禁忌搜索算法(TS)进行分析,提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合策略(GA-TS).考虑到遗传算法的早... 针对公交车辆调度的现状以及所处的运营环境,为了兼顾公交公司与乘客的利益,研究了公交智能调度的优化方法.通过对遗传算法(GA)和禁忌搜索算法(TS)进行分析,提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合策略(GA-TS).考虑到遗传算法的早熟收敛和禁忌搜索算法自适应强的问题,将上述两种算法相结合,把禁忌搜索算法独有的记忆思想引入到遗传算法的搜索过程中,构造了新的重组算子,提出了基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合优化调度算法.实验结果表明,该方法能够有效地解决组合优化问题. 展开更多
关键词 公共交通 智能调度 遗传算法 禁忌搜索算法 重组算子 混合策略 优化 满意度函数
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基于改进遗传算法的货箱机器人拣选路径规划 被引量:12
20
作者 吴玉文 牛智越 李珍萍 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1086-1097,共12页
针对智能仓库中新型“货箱到人”拣选模式下多个货箱机器人拣选路径规划问题,给出了一种新的优化模型和改进遗传算法。基于货箱机器人的拣选方式及特点,将其转化为非对称车辆路径问题,以机器人总拣选路径最短和完成时间最少为双目标建... 针对智能仓库中新型“货箱到人”拣选模式下多个货箱机器人拣选路径规划问题,给出了一种新的优化模型和改进遗传算法。基于货箱机器人的拣选方式及特点,将其转化为非对称车辆路径问题,以机器人总拣选路径最短和完成时间最少为双目标建立混合整数规划模型,设计改进的混合遗传算法对模型进行求解,并通过大规模算例验证了算法的有效性与稳定性。算例计算结果表明:所建模型及算法提高了货箱机器人的拣选效率,降低了运行成本。 展开更多
关键词 智能仓库 货箱拣选机器人 双目标路径规划 非对称车辆路径问题 混合遗传算法
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