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针对城际列车开行方案没有有效匹配城市轨道交通运能的问题,提出一种考虑区域协调性的城际列车开行方案优化方法。首先,以旅客出行费用最小和铁路运输效益最大为优化目标,考虑城际列车载客能力、出发地目的地(Original Destination,OD)客流需求和通过能力等约束;然后,在此基础上增加运能匹配度的限制,构建了考虑区域协调性的城际列车开行方案多目标非线性规划模型,并设计改进的模拟退火算法求解模型;最后,以广深城际铁路为例并进行两组对比分析。实验结果表明:考虑区域协调性的列车开行方案可以使旅客出行总广义费用降低约4.06%,铁路部门的效益提高约9.58%,旅客和铁路的系统总成本降低约23.27%;与遗传算法相比,改进的模拟退火算法在求解质量与收敛速度上均有较大提高。所提模型和算法可充分兼顾旅客和铁路双方利益,能够为城际列车开行方案优化问题提供有效解决方法。 相似文献
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粒子群算法因其形式比较简洁,参数设置灵活,操作简便易行,并且能够快速收敛,从而引起广泛关注。但是传统的粒子群算法也有缺陷:收敛速度慢以及容易陷入局部最优等。针对这些问题,本文借鉴小生境的方法,在进化初始阶段,对种群进行划分,将初始种群分为子种群,对不同的子种群进行不同的变异策略;在进化过程中,针对不同的子种群,设置不同的惯性权重因子ω,用来增强全局搜索能力与局部搜索能力。实验结果表明,本文提出的算法较传统的粒子群算法具有较快的收敛性以及找寻的全局最优解更接近真实解集,收敛精度比较高。 相似文献
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《现代电子技术》2019,(16):30-35
热脱扣时间是低压断路器的关键指标,利用断路器生产过程中可检测数据可以实现热脱扣时间的预测。针对支持向量回归(SVR)进行热脱扣时间预测,参数的选择对预测的精度和泛化性能影响较大问题,提出一种基于隔离小生境教学算法(Isolated Niche Teaching-Learning-Based Optimization Algorithm,INTLBO)优化支持向量回归的热脱扣时间预测方法。该方法针对教学算法易陷入局部最优的缺点,采用隔离机制的小生境技术对其进行改进,然后利用INTLBO寻优找到最优的SVR参数。根据低压断路器生产历史数据,建立基于INTLBO-SVR的热脱扣时间预测模型。仿真结果表明,与TLBOSVR和常规SVR等方法相比,INTLBO-SVR模型具有较好的预测性能。 相似文献