遺傳-模擬退火算法論文遺傳-模擬退火算法 改進的遺傳-模擬退火算法 公交排班

1、遺傳遺傳模擬退火算法論文：改進的遺傳模擬退火算法論文：改進的遺傳—模擬退火算法在公模擬退火算法在公交排班中的應用交排班中的應用【中文摘要】隨著世界城市化進程的發(fā)展及人們生活水平的提高各大城市中公交問題尤其顯著而目前我國大部分城市采用的是傳統(tǒng)的手工調度方式無法滿足乘客出行的需要因此建立先進、智能化的公交系統(tǒng)是解決該問題的關鍵。而公交車輛智能調度首先要解決的問題則是運營車輛的智能排班。本文重點對改進的遺傳模擬退火算法(GASA)及其在公交智

2、能排班中的應用進行了研究介紹了遺傳算法(GA)的基本思想、步驟及優(yōu)缺點模擬退火算法(SA)的思想、步驟及特點并對將兩者結合之后的GASA進行了闡述。本文在GASA的基礎上針對其在編碼操作、選擇操作和模擬退火的降溫操作中存在的不足進行了幾點改進:1)引入真實值編碼2)將輪盤賭選擇與最優(yōu)解保存策略選擇相結合3)采用改進的降溫函數形成了改進的GASA算法從而緩減了GASA存在的模型太復雜不利于求解、早熟、容易陷入局部最優(yōu)而提前收斂以及進化緩慢

3、等問題。本文結合公交車輛調度自身的特點兼顧公交公司與乘客雙方的利益建立公交車輛行車計劃模型以發(fā)車時刻(真實值)為基因變量進行編碼對兩個相鄰的發(fā)車間隔之差、最大最小發(fā)車時間間隔、乘客的滿載率等條件進行約束限制。結合實例應用改進的GA...【英文摘要】Withthedevelopmentofthewld’surbanizatrionprocesstheimprovementofpeople’s文的內容安排1819第2章遺傳算法和模擬退火算法

4、19252.1遺傳算法概述192.2遺傳算法基本思想192.3遺傳算法基本步驟19202.4遺傳算法相關術語20212.5遺傳算法的優(yōu)缺點21222.6遺傳算法的應用222.7模擬退火算法概述22232.8模擬退火算法的基本思想232.9模擬退火算法的特點232.10模擬退火算法的基本步驟23242.11模擬退火算法的優(yōu)缺點242.12本章小結2425第3章改進的遺傳模擬退火算法25353.1遺傳模擬退火算法的簡述253.2遺傳模擬退火

5、算法構成要素25323.2.1遺傳模擬退火算法的應用步驟25263.2.2編碼表示263.2.3適應度函數26293.2.4遺傳模擬退火算子29323.2.5模擬退火函數323.3改進的遺傳模擬退火算法32343.3.1改進的遺傳模擬退火算法參數設置32333.3.2改進的遺傳模擬退火算法終止條件33343.4本章小結3435第4章公交排班問題模型設計35404.1模型的假設364.2問題的描述36374.3建立數學模型37394.3.