肩回交路下机车牵引方式的研究

机车的合理运用是铁路运输组织的一个重要内容。肩回交路机车运转制通常采用的是机车固定牵引区段的作业方式。提出“不固定”牵引方式概念，对其有利性进行分析，给出优化机车周转方案的统一求解步骤，并以算例加以验证，为实际应用提供了理论依据。     

层次分析法在轨道交通车辆选型中的应用

城市轨道交通车辆选型是一种多层次、多准则的选择标准体系。在分析城市轨道交通车辆选型过程中准则选取的前提下，提供了一种比较合适而又准确的选择方法——层次分析法。并用此方法对某城市轨道交通进行车辆选型，取得了较好的效果。     

编组站自编始发货物列车定点发车模式的适应性研究

在对发车模式作了一定假设的前提下,通过对货物列车编发及运行的相关收益和损失的分析,给出了定点发车模式中最小编成辆数的理论计算公式;根据这个公式给出了最小编成辆数与列车在区段上的运行时间以及车流量大小之间的变化规律,并通过仿真的方法验证了理论分析的正确性.     

树枝形铁路专用线取送车问题的遗传算法研究

合理确定专用线取送车的作业顺序,有利于减少货车在站停留时间,加速车辆周转。通过分析树枝形专用线取送车作业特点,构造了该问题的染色体表达,实现了该问题的遗传算法,并结合算例进行计算,结果表明此算法可以有效地求得树枝形专用线取送车问题的最优解或近似最优解。     

高度层优化使用问题的指派模型及算法

飞行高度层的优化使用是空中交通管制(ATC)自动化理论研究的核心问题。为取得任意两架飞机之间的水平约束,提出航空器相对于飞行高度层的一般性指派问题(AP)的研究方法。引入广义指派(GAP)扩展效率矩阵,分析单架飞机占用一个飞行高度层和多机共用一层效率矩阵元素的定义方法,研究垂直剖面航迹优化的匈牙利求解。效率矩阵如果随条件发生变化,问题变为不确定型,对此,给出了将其转换成确定型问题处理的一般方法。实例表明,直接或间接应用匈牙利算法对于ATC决策的实时求解是有效的。     

基于信息熵和混沌理论的遗传—蚁群协同优化算法

为了融合遗传算法和蚁群算法在解决组合优化问题方面的优势,提出一种基于信息熵和混沌理论的遗传.蚁群协同优化算法.利用信息熵产生初始群体,增加初始群体的多样性,并将混沌优化的遍历特性引入融合的遗传.蚁群算法,改进相关参数,实现参数的自适应控制以及遗传算法与蚁群算法混合优化策略的有机集成.通过仿真实例表明了混合智能算法在解决...     

基于灰预测和正态云的参数自适应蚁群遗传算法

基于正反馈机制的蚁群算法,在进行全局搜索时,具有很强的全局收敛能力;遗传算法则具有快速的全局搜索能力.为了充分利用两种算法在寻优过程中的优势,提出一种带有参数自适应调节能力的混合算法.该算法利用灰预测对最大最小蚁群策略中的信息素上(下)界进行估计,以达到实时控制信息素限界、避免算法陷入局部最优的目的.同时,通过云模型建立了一系列的关联规则,利用算法在迭代过程中的反馈信息,可实现算法参数的自适应控制,有效减小算法对参数初始设置的依赖.最后,对车间调度问题(JSP)和旅行商问题(TSP)算例的仿真结果证明了算法的有效性.