西南交通大学学报
西南交通大學學報
서남교통대학학보
JOURNAL OF SOUTHWEST JIAOTONG UNIVERSITY
2010年
6期
932-937
,共6页
编组站%配流%遗传算法%蚁群算法%优化
編組站%配流%遺傳算法%蟻群算法%優化
편조참%배류%유전산법%의군산법%우화
为了提高编组站动态配流与静态配流协调优化算法的收敛速度,根据编组站解体方案树的构造规则,用解体序号矩阵进行解体方案编码,限制解的生成空间,避免了不必要的搜索.结合遗传算法与蚁群算法(genetic and ant algorithm, GAAA)的优势和配流问题的特点,设计了以GAAA为基础的协调优化算法.用遗传算法求出若干组优化解体方案,并生成初始信息素分布,用静态配流蚁群算法筛选出最优解体方案,在此基础上生成配流方案.实例表明:对阶段到发列车数不超过25列的编组站配流问题,本文算法均能在30 s 内收敛到最优解或满意解.
為瞭提高編組站動態配流與靜態配流協調優化算法的收斂速度,根據編組站解體方案樹的構造規則,用解體序號矩陣進行解體方案編碼,限製解的生成空間,避免瞭不必要的搜索.結閤遺傳算法與蟻群算法(genetic and ant algorithm, GAAA)的優勢和配流問題的特點,設計瞭以GAAA為基礎的協調優化算法.用遺傳算法求齣若榦組優化解體方案,併生成初始信息素分佈,用靜態配流蟻群算法篩選齣最優解體方案,在此基礎上生成配流方案.實例錶明:對階段到髮列車數不超過25列的編組站配流問題,本文算法均能在30 s 內收斂到最優解或滿意解.
위료제고편조참동태배류여정태배류협조우화산법적수렴속도,근거편조참해체방안수적구조규칙,용해체서호구진진행해체방안편마,한제해적생성공간,피면료불필요적수색.결합유전산법여의군산법(genetic and ant algorithm, GAAA)적우세화배류문제적특점,설계료이GAAA위기출적협조우화산법.용유전산법구출약간조우화해체방안,병생성초시신식소분포,용정태배류의군산법사선출최우해체방안,재차기출상생성배류방안.실례표명:대계단도발열차수불초과25렬적편조참배류문제,본문산법균능재30 s 내수렴도최우해혹만의해.
