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Improved genetic algorithm for nonlinear programming problems 被引量:8
1
作者 Kezong Tang Jingyu Yang +1 位作者 Haiyan Chen Shang Gao 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2011年第3期540-546,共7页
An improved genetic algorithm(IGA) based on a novel selection strategy to handle nonlinear programming problems is proposed.Each individual in selection process is represented as a three-dimensional feature vector w... An improved genetic algorithm(IGA) based on a novel selection strategy to handle nonlinear programming problems is proposed.Each individual in selection process is represented as a three-dimensional feature vector which is composed of objective function value,the degree of constraints violations and the number of constraints violations.It is easy to distinguish excellent individuals from general individuals by using an individuals' feature vector.Additionally,a local search(LS) process is incorporated into selection operation so as to find feasible solutions located in the neighboring areas of some infeasible solutions.The combination of IGA and LS should offer the advantage of both the quality of solutions and diversity of solutions.Experimental results over a set of benchmark problems demonstrate that IGA has better performance than other algorithms. 展开更多
关键词 genetic algorithm(GA) nonlinear programming problem constraint handling non-dominated solution optimization problem.
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Exponential distribution-based genetic algorithm for solving mixed-integer bilevel programming problems 被引量:4
2
作者 Li Hecheng Wang Yuping 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2008年第6期1157-1164,共8页
Two classes of mixed-integer nonlinear bilevel programming problems are discussed. One is that the follower's functions are separable with respect to the follower's variables, and the other is that the follower's f... Two classes of mixed-integer nonlinear bilevel programming problems are discussed. One is that the follower's functions are separable with respect to the follower's variables, and the other is that the follower's functions are convex if the follower's variables are not restricted to integers. A genetic algorithm based on an exponential distribution is proposed for the aforementioned problems. First, for each fixed leader's variable x, it is proved that the optimal solution y of the follower's mixed-integer programming can be obtained by solving associated relaxed problems, and according to the convexity of the functions involved, a simplified branch and bound approach is given to solve the follower's programming for the second class of problems. Furthermore, based on an exponential distribution with a parameter λ, a new crossover operator is designed in which the best individuals are used to generate better offspring of crossover. The simulation results illustrate that the proposed algorithm is efficient and robust. 展开更多
关键词 mixed-integer nonlinear bilevel programming genetic algorithm exponential distribution optimalsolutions
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基于改进遗传算法的动载荷识别研究 被引量:1
3
作者 秦远田 唐甜 张炉平 《振动.测试与诊断》 北大核心 2025年第1期146-153,205,206,共10页
针对同时识别动载荷位置和大小中的矩阵病态问题,以及将反问题转化为正向识别的最值问题,采用自适应算法和非线性规划对遗传算法(genetic algorithm,简称GA)进行改进,将改进后的混合算法用于求解最值问题,得到动载荷参数。首先,建立频... 针对同时识别动载荷位置和大小中的矩阵病态问题,以及将反问题转化为正向识别的最值问题,采用自适应算法和非线性规划对遗传算法(genetic algorithm,简称GA)进行改进,将改进后的混合算法用于求解最值问题,得到动载荷参数。首先,建立频域识别模型,把理论值与测量值的差值的二范数最小化作为优化目标函数;其次,将该目标函数作为混合算法的评价函数来识别动载荷参数;最后,进行简支梁动载荷识别的仿真和实验,对比了正向识别和逆系统法,讨论了非线性规划代数和噪音对混合算法的影响。研究结果表明:正向识别避免了矩阵求逆病态问题;相比遗传算法和自适应遗传算法,所提出算法可同时更准确和稳定地识别多个动载荷参数,且抗噪性更强。 展开更多
关键词 动载荷识别 遗传算法 自适应算法 非线性规划
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基于遗传算法-序列二次规划的磁共振被动匀场优化方法 被引量:4
4
作者 赵杰 刘锋 +1 位作者 夏灵 范一峰 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1305-1314,共10页
为了解决磁共振成像(MRI)系统中固有的主磁场(B0)不均匀的问题,提出遗传算法-序列二次规划(GASQP)算法,以提高7 T磁共振的主磁场均匀性.从被动匀场数学模型的角度出发,该混合算法利用GA算法获得稳定的初始解,实现主磁场的第1次优化,再通... 为了解决磁共振成像(MRI)系统中固有的主磁场(B0)不均匀的问题,提出遗传算法-序列二次规划(GASQP)算法,以提高7 T磁共振的主磁场均匀性.从被动匀场数学模型的角度出发,该混合算法利用GA算法获得稳定的初始解,实现主磁场的第1次优化,再通过SQP算法的快速求解,在较少的时间内实现主磁场的第2次优化,同时提高磁共振主磁场的均匀性.采用正则化方法减少磁场均匀所需的铁片质量,并且获得稀疏的铁片分布.在仿真建模的案例研究中,7 T磁共振裸磁场均匀度可以从462×10-6优化到4.5×10-6,并且在匀场空间上仅消耗0.8 kg的铁片.相比于传统的GA优化方法,新方案的磁场均匀性提高了96.7%,总铁片消耗质量减少了85.7%.实验结果表明,GA-SQP算法比其他优化算法具有更强的鲁棒性和竞争力. 展开更多
关键词 磁共振成像 被动匀场 遗传算法-序列二次规划(GA-SQP) 正则化方法 非线性优化
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产品族架构设计与供应链延迟决策的主从交互优化 被引量:1
5
作者 吴军 张雷 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期3719-3729,共11页
鉴于延迟策略的研究较少关注到产品族架构设计与整条供应链延迟决策之间存在的内在交互影响,提出对产品族架构设计与供应链延迟决策的一种主从交互优化方法。通过构建在其之间的主从交互决策机制,建立了一个以产品族架构设计为主、供应... 鉴于延迟策略的研究较少关注到产品族架构设计与整条供应链延迟决策之间存在的内在交互影响,提出对产品族架构设计与供应链延迟决策的一种主从交互优化方法。通过构建在其之间的主从交互决策机制,建立了一个以产品族架构设计为主、供应链延迟决策为从的非线性双层规划模型。模型上层是开发商设计产品族架构和决策其中的延迟产品模块类型,从而最大化单位成本的顾客效用;下层的决策主体包括多个供应商、多个制造商、多个延迟承包商及多个分销商,它们分别通过优化产品族的延迟制造过程来最小化各自的运营成本。针对模型求解的复杂性,设计了一种嵌套遗传算法进行求解。以智能冰箱产品族延迟生产案例验证所提优化模型和求解算法的可行性,并通过对多项式分对数选择规则中的参数θ进行灵敏度分析实验得出了一些管理启示。 展开更多
关键词 产品族架构 供应链延迟 主从交互优化 非线性双层规划模型 嵌套遗传算法
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基于混合遗传算法的可变尺寸货物装箱问题研究 被引量:4
6
作者 徐江 王航 +1 位作者 周艳杰 冯雪皓 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第13期259-267,共9页
目的针对冷链运输中的生鲜打包及装载优化问题,提出一种允许货物以体积恒定为前提进行尺寸变化的包装装载方案,以最大化集装箱的空间利用率。方法基于上述问题,构建非线性混合整数规划模型,为了方便CPLEX或LINGO等求解器对该非线性混合... 目的针对冷链运输中的生鲜打包及装载优化问题,提出一种允许货物以体积恒定为前提进行尺寸变化的包装装载方案,以最大化集装箱的空间利用率。方法基于上述问题,构建非线性混合整数规划模型,为了方便CPLEX或LINGO等求解器对该非线性混合整数规划模型进行求解,采用一种分段线性化方法,将该非线性模型进行线性化处理。由于所研究问题具有NP-hard属性,无论是CPLEX还是LINGO都无法有效求解大规模算例,因此设计一种有效结合遗传算法与深度、底部、左部方向优先装载(Deepest bottom left with fill,DBLF)的算法。结果大小规模算例实验验证结果表明,混合遗传算法能够在合理时间内获得最优解或近似最优解。结论所提出的可变尺寸包装方案有效提高了装载率,有益于客户和物流公司。 展开更多
关键词 遗传算法 三维装箱问题 非线性混合整数规划模型
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PT对称多线圈并联无线电能传输系统参数优化 被引量:2
7
作者 肖蕙蕙 易皓鹏 +2 位作者 张路 胡佳伟 万梓豪 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第4期229-236,共8页
针对宇称时间(parity-time,PT)对称多线圈并联无线电能传输(wireless power transfer,WPT)系统参数相互关联,系统参数配置困难,提出一种基于PT对称的多线圈并联WPT系统参数优化设计方法。建立基于PT对称多线圈并联WPT系统数学模型,给出... 针对宇称时间(parity-time,PT)对称多线圈并联无线电能传输(wireless power transfer,WPT)系统参数相互关联,系统参数配置困难,提出一种基于PT对称的多线圈并联WPT系统参数优化设计方法。建立基于PT对称多线圈并联WPT系统数学模型,给出系统输出功率、传输效率以及有效传输距离的一般性影响规律表达式。采用一种非线性规划和遗传算法相结合的优化方法,以输出功率为目标函数,以传输效率和有效传输距离为约束条件,对系统发射-接受线圈数及谐振参数进行寻优。根据优化结果搭建实验样机,实验结果表明系统在满足所需传输效率及有效传输距离下,系统功率输出达到设计要求,验证了理论分析和优化方法的有效性。 展开更多
关键词 PT对称 多线圈并联 非线性规划遗传算法 输出功率 传输效率 有效传输距离
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机会约束的多选择背包问题的遗传算法求解
8
作者 李炫锋 刘晟材 唐珂 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1378-1385,共8页
机会约束的多选择背包问题(CCMCKP)是一类具有重要应用价值的NP难组合优化问题,但目前还缺乏关于该问题求解方法的专门研究。为此,提出首个CCMCKP的求解框架,并基于该框架构建了两种求解方法:基于动态规划的RA-DP和基于遗传算法的RA-IGA... 机会约束的多选择背包问题(CCMCKP)是一类具有重要应用价值的NP难组合优化问题,但目前还缺乏关于该问题求解方法的专门研究。为此,提出首个CCMCKP的求解框架,并基于该框架构建了两种求解方法:基于动态规划的RA-DP和基于遗传算法的RA-IGA。RA-DP是精确求解方法,具有最优性保证,但是在可接受的时间(1 h)内仅能求解小规模问题样例;相较而言,RA-IGA是近似求解方法,具有更好的可扩放性。仿真实验结果验证了所提求解方法的性能:在小规模问题样例上,RA-DP和RA-IGA都可以找到最优解;在中大规模问题样例上,RA-IGA表现出了比RA-DP显著更高的求解效率,它总是可以在给定时间(1 h)内快速获得可行解。在CCMCKP的后续研究中,RA-DP和RA-IGA可作为基准对比方法,而实验工作中所构建的测试样例集可作为该问题的标准测试集。 展开更多
关键词 组合优化问题 机会约束的多选择背包问题 遗传算法 动态规划 精确算法 近似算法
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Enterprise resource planning implementation decision & optimization models 被引量:4
9
作者 Wang Shaojun Wang Gang Lü Min 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2008年第3期513-521,共9页
To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (... To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation. 展开更多
关键词 optimization model ERP chance-constrained programming PERT genetic algorithm time cost quality.
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多目标优化的演化算法 被引量:127
10
作者 谢涛 陈火旺 康立山 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第8期997-1003,共7页
近年来 ,多目标优化问题求解已成为演化计算的一个重要研究方向 ,而基于Pareto最优概念的多目标演化算法则是当前演化计算的研究热点 .多目标演化算法的研究目标是使算法种群快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域 .该文在比较与分析多... 近年来 ,多目标优化问题求解已成为演化计算的一个重要研究方向 ,而基于Pareto最优概念的多目标演化算法则是当前演化计算的研究热点 .多目标演化算法的研究目标是使算法种群快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域 .该文在比较与分析多目标优化的演化算法发展的历史基础上 ,介绍基于Pareto最优概念的多目标演化算法中的一些主要技术与理论结果 ,并具体以多目标遗传算法为代表 ,详细介绍了基于偏好的个体排序、适应值赋值以及共享函数与小生境等技术 .此外 。 展开更多
关键词 多目标优化 演化算法 遗传搜索算法 PARETO最优 演化计算
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含风电场电力系统的有功优化潮流 被引量:69
11
作者 雷亚洲 王伟胜 +1 位作者 印永华 戴慧珠 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期18-21,共4页
提出了一种基于机会约束规划的风电并网系统的有功优化潮流模型和算法。引入了表示风电场发电功率和母线负荷的随机变量,以概率的形式描述约束条件(如线路潮流、节点电压、旋转备用以及稳态频率偏移等)。开发了基于遗传算法和随机模拟... 提出了一种基于机会约束规划的风电并网系统的有功优化潮流模型和算法。引入了表示风电场发电功率和母线负荷的随机变量,以概率的形式描述约束条件(如线路潮流、节点电压、旋转备用以及稳态频率偏移等)。开发了基于遗传算法和随机模拟技术的计算程序。在IEEE 30节点系统上的测试结果验证了文中所提方法的可行性。 展开更多
关键词 风电场 电力系统 优化 潮流 有功功率
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计及可入网电动汽车的分布式电源最优选址和定容 被引量:62
12
作者 刘志鹏 文福拴 +2 位作者 薛禹胜 辛建波 G.LEDWICH 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第18期11-16,共6页
一些不确定性因素如可入网电动汽车(PEV)的随机充放电行为导致的负荷和输出功率不确定性、风电机组和太阳能电源输出功率不确定性,以及未来燃料价格波动和负荷随机变化,都会给分布式电源(DG)的选址和定容问题带来风险。在此背景下,采用... 一些不确定性因素如可入网电动汽车(PEV)的随机充放电行为导致的负荷和输出功率不确定性、风电机组和太阳能电源输出功率不确定性,以及未来燃料价格波动和负荷随机变化,都会给分布式电源(DG)的选址和定容问题带来风险。在此背景下,采用机会约束规划方法来解决DG的选址和定容中这些不确定性因素所引起的风险。以DG的总成本(包括投资、运行和维护成本)和网损费用最小为目标函数,以系统安全运行要求为约束,构造了以DG的安装位置和容量为优化变量的机会约束规划模型。采用基于蒙特卡洛模拟嵌入遗传算法的方法来求解该优化问题,并以IEEE 37节点配电系统为例来说明所发展的模型和方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 可入网电动汽车 分布式电源 选址和定容 机会约束规划 蒙特卡洛模拟 遗传算法
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含多种分布式电源的微网动态经济调度 被引量:30
13
作者 肖青 陈洁 +2 位作者 杨秀 朱兰 张美霞 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2013年第4期22-28,共7页
微网中可再生能源和负荷功率等具有不确定性,传统的经济调度模型已不再适用。针对微网运行中各种随机性因素的影响,建立了基于机会约束规划并计及制热收益的热电联产型微网动态经济调度模型,以一个包含风、光、储、微型燃气轮机、燃料... 微网中可再生能源和负荷功率等具有不确定性,传统的经济调度模型已不再适用。针对微网运行中各种随机性因素的影响,建立了基于机会约束规划并计及制热收益的热电联产型微网动态经济调度模型,以一个包含风、光、储、微型燃气轮机、燃料电池以及热电负荷的微网为例,运用结合蒙特卡罗模拟的改进遗传算法优化了并网下各微源和外网的功率,并对比分析了微源和外网分别承担微网内部波动时一天内的综合成本和蓄电池充放电次数。通过算例验证了所提模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 分布式电源 微网 动态经济调度 机会约束规划 蒙特卡罗模拟 改进遗传算法
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计及操作时间不确定性的电力系统网架重构策略优化 被引量:19
14
作者 曾顺奇 文福拴 +3 位作者 薛禹胜 吴文可 林振智 戴彦 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第23期16-21,共6页
电力系统大停电后的网架重构阶段历时较长,涉及因素众多,是一个多目标、多变量的组合优化问题。发展了计及恢复操作时间不确定性的网架重构方案优化的机会约束规划模型。该模型以恢复的发电节点数和负荷恢复收益作为节点收益,搜索网架... 电力系统大停电后的网架重构阶段历时较长,涉及因素众多,是一个多目标、多变量的组合优化问题。发展了计及恢复操作时间不确定性的网架重构方案优化的机会约束规划模型。该模型以恢复的发电节点数和负荷恢复收益作为节点收益,搜索网架重构过程中收益最大的网架重构方案。之后,针对网架重构问题的特点,提出了一种改进的遗传算法求解方法。最后,通过算例说明了所述模型和方法的基本特征。 展开更多
关键词 电力系统恢复 网架重构 机会约束规划 遗传算法
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不确定条件下的应急物资配送选址-路径问题 被引量:36
15
作者 王海军 杜丽敬 +1 位作者 胡蝶 王婧 《系统管理学报》 CSSCI 北大核心 2015年第6期828-834,共7页
研究在突发事件背景下的应急物流选址-路径问题。假定每个需求点的应急物资需求量与两点之间车辆运输时间是不确定的,利用机会约束方法建立了在一定应急限制期下,时间最小化和成本最小化的双目标随机规划模型,并设计了遗传算法对模型进... 研究在突发事件背景下的应急物流选址-路径问题。假定每个需求点的应急物资需求量与两点之间车辆运输时间是不确定的,利用机会约束方法建立了在一定应急限制期下,时间最小化和成本最小化的双目标随机规划模型,并设计了遗传算法对模型进行求解。通过算例分析验证了模型和算法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 应急物流 选址-路径问题 时间窗 遗传算法 机会约束 规划
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基于机会约束规划的最优旋转备用容量确定 被引量:79
16
作者 王乐 余志伟 文福拴 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第20期14-19,共6页
在机会约束规划的框架下,研究了在兼顾系统运行的可靠性和经济性时,如何考虑发电机组的故障停运和负荷预测误差等不确定性因素,以便确定系统所需的最优旋转备用容量。在以最小化旋转备用的购买成本为目标、以系统的安全性要求为机会约... 在机会约束规划的框架下,研究了在兼顾系统运行的可靠性和经济性时,如何考虑发电机组的故障停运和负荷预测误差等不确定性因素,以便确定系统所需的最优旋转备用容量。在以最小化旋转备用的购买成本为目标、以系统的安全性要求为机会约束的条件下,构造了确定系统所需的最优旋转备用容量的数学模型,并采用基于蒙特卡洛仿真的遗传算法进行求解。最后以包含18台机组的电力系统为例对所提出的模型与方法进行了说明。 展开更多
关键词 电力市场 旋转备用 机会约束规划 遗传算法 蒙特卡洛仿真
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连续非线性规划的猴王遗传算法 被引量:22
17
作者 郭晨海 谢俊 +1 位作者 刘军 马履中 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS 2002年第4期87-90,共4页
仿照猴群竞争产生猴王、猴王在猴群中拥有基因遗传绝对优先权的模式建立了猴王遗传算法 将种群中的点按目标函数值的大小排序 ,保留最优点和部分较优点 ,引入部分变异染色体更换部分较劣点 ,并让最优点依次与种群中的其他点进行交叉变... 仿照猴群竞争产生猴王、猴王在猴群中拥有基因遗传绝对优先权的模式建立了猴王遗传算法 将种群中的点按目标函数值的大小排序 ,保留最优点和部分较优点 ,引入部分变异染色体更换部分较劣点 ,并让最优点依次与种群中的其他点进行交叉变异得到下代种群中的新点 对多种测试函数的计算表明 :猴王算法直观易懂、程序简单、参数少、计算量小 。 展开更多
关键词 连续非线性规划 猴王遗传算法 遗传算法
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基于随机潮流的含电动汽车配电网内分布式电源规划 被引量:36
18
作者 李振坤 田源 +2 位作者 董成明 符杨 张静炜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2014年第16期60-66,共7页
随着分布式电源(DG)和电动汽车的大量发展,对接入配电网的电动汽车与DG进行协同研究具有重要意义。文中以协调配电公司、DG投资商和公共社会三者之间利益为出发点,综合考虑了配电公司的运行费用、DG投资商的投资费用,以及DG的环境效益... 随着分布式电源(DG)和电动汽车的大量发展,对接入配电网的电动汽车与DG进行协同研究具有重要意义。文中以协调配电公司、DG投资商和公共社会三者之间利益为出发点,综合考虑了配电公司的运行费用、DG投资商的投资费用,以及DG的环境效益和电动汽车入网(V2G)所节省的电网投资等社会效益,建立了基于机会约束规划的含V2G配电网中DG优化规划的数学模型,采用基于混合编码的改进自适应遗传算法对该模型进行了求解。在优化计算过程中充分考虑了负荷预测值的不确定性、风电源的输出功率的随机性以及电动汽车充放电功率的不确定性,提出了电动汽车充放电对系统最大功率影响的数学模型,并采用基于半不变量法的随机潮流算法对规划模型中的约束条件进行了检验。最后,以某实际配电网系统为仿真算例,在不同置信水平约束下对该系统内DG分别进行了优化规划,验证了文中所建数学模型及相应求解算法的有效性。 展开更多
关键词 配电网 电动汽车入网 分布式电源 随机潮流 机会约束规划 改进遗传算法
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基于机会约束规划的微网运行备用优化配置 被引量:16
19
作者 江岳春 邢方方 +3 位作者 庞振国 张丙江 张雨 王志刚 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第14期100-106,共7页
为保证微网孤岛运行的可靠性与经济性,配置合理的运行备用容量具有重要意义。考虑到微网内波动功率主要由可再生分布式电源出力的不可控性、机组的故障停运及负荷预测的不准确性引起的,分析了风机出力、光伏出力和负荷短期预测误差的概... 为保证微网孤岛运行的可靠性与经济性,配置合理的运行备用容量具有重要意义。考虑到微网内波动功率主要由可再生分布式电源出力的不可控性、机组的故障停运及负荷预测的不准确性引起的,分析了风机出力、光伏出力和负荷短期预测误差的概率统计规律,提出了基于峰谷分时电价(time-of-use price,TOU)的微网发电侧备用与需求侧备用相协调的运行备用优化新策略。以最小化微网运行备用总购买成本为目标、以一定置信水平满足微网要求为机会约束的条件下,确立了最优运行备用容量的数学模型,并利用基于蒙特卡洛(Monte-Carlo)随机模拟的递阶遗传算法(hierarchical genetic algorithm,HGA)对模型求解。最后以微网实例的仿真结果说明了所建模型的有效性。 展开更多
关键词 微网 备用容量 可中断负荷 机会约束规划 递阶遗传算法
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编组站调度计划随机机会约束规划模型及算法研究 被引量:14
20
作者 刘霆 何世伟 +1 位作者 王保华 安健 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期12-17,共6页
运用随机规划方法,研究列车解编时间随机变动情况下编组站阶段计划的优化编制问题,建立了以压缩车辆中时和减少出发列车晚点时间为目标的随机机会约束规划模型。将模型中的随机机会约束转化为相应等价形式,从而将随机规划模型转化为确... 运用随机规划方法,研究列车解编时间随机变动情况下编组站阶段计划的优化编制问题,建立了以压缩车辆中时和减少出发列车晚点时间为目标的随机机会约束规划模型。将模型中的随机机会约束转化为相应等价形式,从而将随机规划模型转化为确定性模型,并提出了一种改进遗传算法对之进行求解。该算法基于列车解编顺序对染色体进行编码,并针对问题的特殊性设计了相应的交叉和变异操作。算例表明,设计的改进遗传算法能够在较短时间内收敛至最优解,编组站阶段计划的随机机会约束规划模型能取得可靠性更高的调度计划,为改进编组站的决策质量提供了一条解决的途径与方法。 展开更多
关键词 编组站 调度 阶段计划 机会约束规划 可靠性 遗传算法
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