微计算机信息
微計算機信息
미계산궤신식
CONTROL & AUTOMATION
2010年
34期
243-244,220
,共3页
编组站调度%进路优化%遗传蚁群算法
編組站調度%進路優化%遺傳蟻群算法
편조참조도%진로우화%유전의군산법
进路优化是企业编组站调度的一个重要环节.合理进行进路选择,有利于减少货车在站停留时间,提高作业效率.本文针对企业编组站的作业和站场分布特点,建立了该问题数学模型,提出了一种融合了遗传算法和蚁群算法特点的遗传蚁群算法(GACA)来解决这种大规模组合优化问题,采用遗传算法生成信息素分布,利用蚁群算法求精确解,优势互补.结合实例计算说明了该融合算法是有效可行的.
進路優化是企業編組站調度的一箇重要環節.閤理進行進路選擇,有利于減少貨車在站停留時間,提高作業效率.本文針對企業編組站的作業和站場分佈特點,建立瞭該問題數學模型,提齣瞭一種融閤瞭遺傳算法和蟻群算法特點的遺傳蟻群算法(GACA)來解決這種大規模組閤優化問題,採用遺傳算法生成信息素分佈,利用蟻群算法求精確解,優勢互補.結閤實例計算說明瞭該融閤算法是有效可行的.
진로우화시기업편조참조도적일개중요배절.합리진행진로선택,유리우감소화차재참정류시간,제고작업효솔.본문침대기업편조참적작업화참장분포특점,건립료해문제수학모형,제출료일충융합료유전산법화의군산법특점적유전의군산법(GACA)래해결저충대규모조합우화문제,채용유전산법생성신식소분포,이용의군산법구정학해,우세호보.결합실례계산설명료해융합산법시유효가행적.
