杨育普[1]2016年在《半平面集聚点群TSP几何方法及其在物流路径优化中的应用》文中研究说明随着电子商务技术的蓬勃发展,物流配送已成为国民经济新兴产业,车辆优化调度是物流配送的重要内容,物流路径规划是车辆优化调度的基础。路径规划属于旅行商问题(Traveling Salesman Problem),从图论的角度看,是在加权图中寻找最优哈密尔顿回路问题,常用的方法有最邻近法、最小树生成法、最小权匹配法以及改良圈算法等,这些都是一种近似算法,在图论中还不能用理论证明某种算法所求取的哈密尔顿回路最优,被归属于组合优化领域中的NP难题(Non-deterministic Polynomial),当前主要集中于采用优化方法求解,如模拟退火、遗传算法、进化计算、粒子群、蚂蚁群等方法,研究对象均是任意的有向图,未能结合物流配送目标门店的空间分布。因此,研究适用于解决实际生产活动中的物流路径规划问题的方法具有重要意义。在实际物流配送实践中,发现物流配送具有受车辆装载容积限制、单次配送门店数量少、门店相对聚集的特点。依据图论生成哈密尔顿环的相关理论,简化物流配载数学模型,定义了半平面聚集点群概念,提出了半平面集聚点群TSP几何求解方法,方法基本出发点是:以顶点距离作为权的加权图,生成图的哈密尔顿环与顶点的空间分布有关,实际生产环境中约束图顶点的空间分布会简化TSP的求解。半平面集聚点群TSP几何方法具体做法是:做点群平分线,从点群中找到距离源顶点最远的顶点,距离为l,以l为长度在角平分线上作点v_f,选择离点v_f最近的顶点和源顶点形成初始线路,其他各点加入次序为:加入后使得初始线路的增长量最大,以加入后增加的距离最少最近确定加入回路或去路。从理论上证明了由该方法生成的回路是哈密尔顿环,分析了方法的合理性;给出了方法的程序实现,计算了算法的复杂度;讨论了方法应用于物流路径规划过程中,出现的不满足半平面聚集点群的各种情况,提出了分解点群由多个哈密尔顿环组合形成回路的解决方案。半平面集聚点群TSP几何方法通过理论分析以及与贪婪算法、遗传算法对比实验验证,有如下结论:(1)方法利用了顶点空间分布特征,算法复杂度较低;(2)对于半平面聚集点群,方法所生成的回路是较优的哈密尔顿环,方法具有较高的精度和稳定性,能适用于实际的物流路径规划。半平面集聚点群TSP几何方法针对物流路径规划特点,利用图的顶点空间分布特征,简化数学模型,较好地解决了物流路径规划问题。
温永瑞[2]2017年在《基于复杂网络的城市公共交通网络生成与优化》文中认为随着经济的发展和科学技术的进步机动车成为家庭所必备的交通工具,人们的出行次数也随之增加,交通拥堵日益加重。早期一线城市道路资源开始出现短缺,慢慢地扩展到二线城市,现在城市交通拥堵问题已经成为全世界的一大难题。公共交通出行是缓解城市交通拥堵问题行之有效的方法,随着城市轨道交通和城市快速公共交通的发展,一部分道路资源被释放出来从而缓解了交通拥堵。大力发展城市公共交通是城市发展的一大重心所在,而发展城市公共交通的关键在于是提高公共交通对居民出行的吸引力。居民出行所关注的是出行的方便、高效和快捷,所以必须合理安排城市公共交通网络以满足以上要求。城市道路网络是复杂网络的一种,复杂网络理论是复杂系统性科学研究一个比较重要的分支。复杂网络起初是用来描述自然和社会科学以及工程技术中相互关联的理论,后来在其他领域也得到了广泛的应用成为许多学科前沿研究的热点问题之一。就简单的拓扑统计规律而言,道路网络具有规则网络的一些特性,可根据不同的拓扑表示方式对其进行抽象。在动力学行为和特征上,道路交通网络具有明显的复杂特性,例如交叉口的流量产生和转移、路段上交通流的形成传播以及消散等。城市公共交通网络作为城市道路网络的一个子系统,其本身也具有明显的复杂特性。文章运用复杂网络相关知识理论,结合近现代发展起来的智能算法对城市公共交通网络进行生成和优化处理。城市公共交通网络的优化主要是为了方便居民出行和城市发展,从拓扑结构进行入手,通过分析节点之间公共交通出行交通量所构成的相互吸引关系,结合遗传算法中的变异思想和禁忌搜索算法中的相关禁忌原则来进行网络线路的搜索,对备选线路的择优选择进行定线。在整体优化处理过程中对节点度和路段复线条数过高的地方进行分流处理,最后得到满足城市发展和居民出行需求的城市公共交通网络。在公共交通网络的生成与优化中,通过理论分析和实例验证,所完成的成果如下:(1)根据居民公共交通出行的交通量,在城市道路网络上构建节点之间基于交通量的相互吸引力,在确定起讫点的情况下,通过力学分析来进行线路走向选择,通过这种方式使得生成网络能够使得网络容量最大。(2)在公共交通线路生成阶段,运用遗传算法中的变异思想和禁忌搜索算法思想搜寻整体最优线路。(3)在公共交通线网优化阶段,文章采用逐步优化方法。首先运用定义的线路相似系数来对路线重复较多的线路进行合并删减处理,之后针对节点度和路段复线条数较大的节点和路段进行交通流量的分流处理,使其避免交通拥堵的发生。
曾竞[3]2017年在《区域供冷供热管网系统优化设计研究》文中研究表明中国城镇化进程快速推进,建筑呈现集群化以及规模化发展,区域冷热能源供应系统因其环境友好、节能等优点,成为建筑群能源供应新兴方式之一。尤其在经济较发达的长江流域夏热冬冷地区,人们对室内热舒适度要求日益提高,为区域供冷供热系统提供了巨大市场。因此,从节能减排、环境保护、提高居民生活质量和建设现代化城市等背景出发,以区域供冷供热系统为研究对象,解决目前理论以及应用层面尚存问题,具有很大的理论与现实意义。区域供冷供热系统研究涉及多个学科,属于交叉科学问题,核心点包括:能源站系统集成方法与优化运行策略、能量输配管网优化设计与运行控制以及用能负荷特征分析等。其中能量输配管网是桥接产能与用能的关键环节,是区域供冷供热系统稳定运行的关键因素之一。因此,本研究聚焦于能量输配管网优化,以期通过管网布局以及管径优化两个方面,提高输配系统的经济性能,为加速推广区域供冷供热系统的应用和发展提供理论依据。本文提出了基于图论、遗传算法以及层次分析法的区域供冷供热系统管网优化新方法。(1)基于图论基本原理,结合经典流体力学,通过对区域供冷供热管网系统进行简化和抽象,建立了管网系统的平面管网数学模型和空间管网数学模型。(2)基于遗传算法在求解组合优化问题方面的优势,采用单亲二进制遗传算法和整数遗传算法分别作为管网布局优化和管径优化的寻优算法,并对其遗传操作算子进行改良,以适应管网布局优化和管径优化的需求。(3)结合管网数学模型和改进的遗传算法,提出了基于层次分析法的区域供冷供热系统管网优化新方法。首先,通过不同的优化目标函数对管网进行布局优化,获得合理的管网布局集合;然后,对合理的管网布局集合中的每一个布局分别进行管径优化,获得每一个布局下的最优管径组合和管网年折算费用;最后,通过对管网布局集合的管网年折算费用的比较,找出其中最小的管网年折算费用,其对应的布局即为最终的最优布局,其对应的管径组合即为最终的最优管径。在管网管径优化方面,以管网年折算费用为优化目标函数,建立了基于典型设计日逐时冷热负荷的区域供冷供热管网管径优化数学模型。在计算管网年运行费用时,采用夏季和冬季典型设计日下的逐时冷热负荷进行计算;此外,在计算管网年热损失费用时,考虑管网中循环水泵动能最终转化热能,分析了该能量转换在夏季供冷和冬季供热上对管网系统热损失的不同影响;基于以上两个方面研究,提高了区域供冷供热系统管网管径优化数学模型的计算精度。基于以上研究成果,研制了区域供冷供热管网优化应用软件,并以长沙市某区域供冷供热管网系统为例,研究揭示了电价、供回水温差、冷热设计负荷等参数对管径优化的影响规律。本课题研究成果,具有普适性,可以广泛应用于其它区域冷热能源系统的管网分析与优化,具有重要的理论价值与现实意义。
刘翔[4]2007年在《遗传算法及其在图论规划模型中的应用》文中研究表明尽管遗传算法良好的性能使其在许多领域得到了广泛应用,但遗传算法在理论和应用两方面都还有许多不足和不完善。本文针对遗传算法的欺骗问题和基于遗传算法的图论规划求解问题进行了研究。对于遗传算法的欺骗问题,本文首先分析了遗传算法欺骗问题多项式度量的理论基础,给出了计算优化函数欺骗度的快速判定定理,接着证明了线性尺度变换不影响优化函数的欺骗度,证明了不相关子函数的和的欺骗度等于其子函数欺骗度的最大值,最后提出了快速计算单项式欺骗度的算法,提出了求单最优值函数欺骗度的快速算法,并分析了其相应的复杂度。对于遗传算法在图论规划模型的应用问题,本文首先说明了遗传算法在求解图论规划模型中的应用优势,提出了基于遗传算法的图论规划模型的一般求解思路,接着针对带权二部图规划模型和无权二部图规划模型:DVD在线租赁问题和学生面试问题,分别设计了基于遗传算法的求解算法,最后通过与其它求解方法的实验比较,验证了遗传算法求解图论规划问题的可行性和有效性。
陈晓妮[5]2011年在《城镇天然气管网优化系统的研究》文中研究说明随着天然气的广泛使用和天然气输配管网规模的大型化,天然气经营部门为了增加经济效益和增大燃气管网的利用率,需要对天然气管网系统进行优化。由于城镇天然气系统工程的建设投资巨大,工程建成后不宜轻易改建或扩建,天然气管网设计需要合理化。本文针对城镇天然气管网优化的问题,在研究图论、燃气管网CAD的理论分析与应用等基础上,首先,提出了改进的Dijkstra算法,并将其与传统的Dijkstra算法进行分析对比,实现了城镇天然气管网气源节点合理优选,通过长庆燃气管网现场实验数据的仿真算例分析,验证了改进的Dijkstra算法的有效性；其次,在气源节点、用户位置确定的情况下,采用受限最小生成树算法对城镇天然气管网的布局进行优化,仿真算例验证了受限最小生成树算法的实用性。最后,再将改进Dijkstra算法和受限最小生成树算法应用于城镇天然气管网优化中,运用软件工程理论、混合编程技术开发了“城镇天然气管网优化系统”。通过现场数据分析,城镇天然气管网优化系统能有效地实现城镇天然气管网气源节点优选和管网布局优化,为城镇天然气系统工程投资的评估预测提供指导作用。
蔡畅[6]2017年在《无线传感网络环境下的动态频谱分配算法研究》文中研究表明针对工作在ISM频段的无线传感网面临的频谱资源紧缺问题,本文将认知无线电中的动态频谱分配技术应用到无线传感网中,使无线传感网能够二次利用频谱,不仅可以改善频谱利用率低的问题,还可以使无线传感网监测的数据能够顺利传送。本文首先分析了认知无线电中解决动态频谱分配问题的现状,研究了四种主流频谱分配模型,包括博弈论模型、干扰温度模型、拍卖竞价模型、图论着色模型。通过分析比较几种传统频谱分配算法的优劣,采用遗传算法对频谱分配问题进行求解,并对传统算法进行了改进,使遗传算法更有针对性地解决无线传感网中的动态频谱分配问题。改进遗传算法以最小频谱切换频率和最大网络收益作为目标函数,使节点能量消耗更低;在编码方面,以图论着色模型为基础进行了染色体映射,使算法搜索空间大大降低;同时为了避免算法出现“早熟”现象,将交叉概率和变异概率进行自适应化,缩小了计算量。通过在MATLAB中对改进遗传算法、传统遗传算法和颜色敏感图着色算法进行仿真,对平均网络收益和切换频率进行了对比,并探究了网络环境参数和遗传算法参数对于改进遗传算法的结果影响,验证了改进遗传算法不仅可以降低频谱分配频率,还同时提高了网络收益,可以很好地应用在无线传感网中。
范兴业[7]2007年在《树状灌溉管网两级优化模型和算法研究》文中认为管道输水灌溉是发展节水农业的重要途径,灌溉管道化是灌溉节水发展的趋势。在管道灌溉系统中,管网部分的投资一般要占到工程总投资的50%-80%,而且涉及庞大的能耗和运行管理费用。因此,在工程资金投入有限的情况下,进行管网系统的优化设计、寻求能满足水量和水压要求,且能使整个系统的造价最低或年费用最小、系统可靠性最高的设计方案,对节约投资、降低能耗、提高经济效益和社会效益有着重要的现实意义。本文以树状灌溉管网为研究对象,在总结国内外管网优化研究和最优化技术成果的基础上,针对目前研究中存在的问题与不足,采取理论研究和优化算法、计算机模拟计算和实例分析相结合的方法,应用遗传算法最优化理论和图论知识,对树状灌溉管网优化布置和管径优化设计进行了系统的研究。针对管网布置较为依赖设计人员经验的问题,借助Visual Basic6.0与MATLAB之间的混合编程技术,研制了较为通用的树状灌溉管网优化设计软件。本文的研究主要取得了以下成果:(1)本文所研究的树状管网两级优化方法主要针对农田中的不规则灌溉管网,依据树状供水管网单点供水的原则,在第一级优化布置设计中,将管网概化为有向网络图,摒弃了图论中遗传计算复杂编码方法,通过简单的编码方法,提高了遗传计算效率,增强优化方法的可操作性。(2)本文在第一级优化布置设计中,根据设计人员的经验确定出每个节点所有可能的供水管段,将设计经验有机的融入到优化计算的初始阶段,同时也有效地减少了优化计算中不可行解的数目,提高了优化计算的计算效率和可行性。(3)利用Sheffield大学开发的gatbx遗传算法工具箱,以MATLAB作为编程工具,在遗传算法程序设计中,采用了整数编码的方法,避免了二进制遗传编码冗余问题。利用VB编写了优化算法程序的应用软件界面,将管网特征数据概化为矩阵的形式输入,操作方法直观,软件经过打包后可以在任何一台装有MATLAB的电脑上运行。
李昌隆[8]2004年在《基于蚁群算法的分销网络优化研究》文中认为随着市场压力的增大,客户需求日益多样化,许多企业不得不重新评价他们的配送策略。在面向客户的制造环境中,企业的驱动力已由生产转向通过分销和服务提供的附加值。因此,合理地建立分销网络,加强对分销环节的管理,是在当前客户驱动的竞争环境下,提高客户的满意度,增强企业竞争力的重要途径。然而,在分销网络优化中经常出现组合优化问题或者是最优Steiner树问题,传统的算法很难解决此类NP难题,而往往求助于近似算法或者是智能仿生算法。为此,本文利用蚁群算法对于NP完全问题具有的抵御组合爆炸的能力进行求解该类问题。本文将蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)在TSP问题上的应用做了研究,与传统求解TSP问题的近似解法(对角线算法)和精确解法分别在求解的精确性和求解的速度方面进行了比较,并给出了ACO解TSP问题的具体算法步骤和程序设计,其实例结果表明ACO在求解的速度方面优于传统的精确解法,在求解的精确性即寻找最优解的能力方面好于传统算法。并且,通过实例仿真研究和程序设计,指明在ACO的具体运用时应注意参数的选择等问题和ACO的应用范围——即n较小时宜采用传统算法,当n值很大时ACO更好。主要成果有:用ACO求解分销网络优化中的双层分销网络模型,给出了ACO求解的模式、解如何构造和具体算法步骤,并通过文献[4]中的实例及该文献运用改进分枝定界和伏格尔法相结合解该模型得到的结果进行了比较,实例结果表明,本文提出的基于ACO解决分销网络优化中出现的NP难题,能够得到更好的解。提出了在分销网络优化中出现的重构分销网络以使得分销网络运营成本(费用或时间)的问题,在以往的双层生产-分销模型的基础上提出了面临突然需求或市场需求不平衡情况时的三层结构模型,增加了分销中心的物流流动和生产中心的协调功能。然后指出以上两个问题都是同一类问题,可以引入中转点(即Steiner点)求解。通过模型简化,然后将最优Steiner树的概念引入分销网络优化中,利用改进的蚁群算法求解,并给出了实例比较和程序运行结果,并验证了本文提出的基于蚁群算法的Steiner树寻找方法能达到分销网络优化的目的。
付玉娟[9]2008年在《基于GIS的灌溉输配水管网优化研究》文中指出管道输、配水灌溉系统与其它节水灌溉技术相比在提高灌溉水利用率、节省农田、便于机耕和扩大灌溉面积等方面都显示了巨大的效益和潜力。管道化灌溉将是本世纪节水灌溉发展的一个重要趋势,但与此相应的是管道系统建设规划设计内容复杂,需要的材料和设备多,一次性投资较高。因此进行灌溉管网优化设计,即寻求满足水量、水压、流速等约束条件,使管网投资、年运行费或单位面积上的投资最小,系统可靠性高的设计方案,对节约投资、降低能耗、促进新技术的发展都有重要的现实意义。本文以灌溉输、配水管网的优化为研究对象,借鉴前人研究成果,采用现代数学优化方法,对各类管网的优化设计模型进行研究,取得了以下几个方面的进展:1)建立了树状管网优化布置的数学模型,该模型的目标函数仅有各个管段的长度和流量,既考虑了流量的变化,又摒除了管材的价格、规格型号等因素的影响,使优化计算更直接、简便。在建立模型和求解的过程中,把图论理论和列队竞争算法应用到其中,通过实例验证表明所建立的树状优化布置模型可行,编码方式合理,需要输入的数据少,计算简单,能得到管网优化布置的最优解。2)以往的管网优化模型都是以管材费用或者经过折算的管材费用最小为目标建立优化模型的,它忽略了其它费用项对对优化结果的影响,只能达到使管材费用最小的目标,并不能达到管网系统整体投资费用的最小的目的。在树状重力输、配水管网中,提出了以两种重力水头利用率,即管段水头利用率和路径水头利用率最大为目标建立优化设计模型,既达到管材费用较小,又充分利用地形落差所产生的重力水头,减少消能减压设施的费用,真正达到使系统总投资最小的目标。用列队竞争算法对该模型进行求解,通过实例验证表明用该方法适用于树状重力输、配水管网的优化设计,且当项目所在地的地形落差较大时,优化效果更显著。该方法收敛速度快,而以路径重力水头利用率为目标函数的模型因没有约束条件的限制,计算速度更快。3)现有的管网规划模型大都是确定性规划模型,但在系统的使用年限内,各用水单位的需水量、灌水方法、管道输水能力都是变化的,即有一些设计参数在设计年限内是变化的。本文将管段设计流量、管道粗糙系数、节点工作水头作为随机变量,建立了基于约束规划的树状管网不确定优化模型。通过算例分析表明,不确定优化模型与确定性优化模型所得的优化结果中,如管段设计流量、管径组合方案以及管材费用等都有显著的不同,且该模型与实际情况更接近。在实际的规划设计当中,需要对工程进行实地的考察分析来确定不确定规划的有关参数,如随机变量的方差、置信水平等。4)环状管网由于节点压力分布均匀,水量调度灵活,管道利用率高而得到了广泛的应用,但目前对环状管网优化设计的研究则比较少。环状管网优化优化计算的核心是管网的水力平衡计算,其目的是在确定管径的情况下求出满足连续方程和能量方程的节点压力水头和管段设计流量。本文用列队竞争算法产生管段组合方案并进行优化计算,用基于图论理论的水力平衡计算模型计算出满足连续方程和能量方程的各节点压力水头、所需扬程和管段设计流量等,该模型把复杂的水力计算转化为向量、矩阵运算,且无需进行初始流量分配。5)目前制约灌溉管网优化设计发展的其中一个原因是管网的规划设计没有与考虑将它和实际地形相结合,而它本身又受地形的影响与制约,所以在一定程度上管网的优化研究还停留的在理论研究上。本文将地理信息系统以及数据库技术应用到管网的优化当中,用地理信息系统的空间分析和网络分析功能和数据库的大量数据存储、计算处理能力,实现了地图、优化计算模型和管网数据的存储、读取的无缝连接,将优化计算结果可视化显示出来,用起来更方便直观。6)所建立的模型都是以实际应用为最终目标的。本文在所建立的模型的基础上,用Visual Basic编程语言、MapX组件和Access数据库开发了灌溉输、配水管网优化软件。并通过工程实例对所建立的模型和程序进行了验证和测试。
郝国生[10]2009年在《交互式遗传算法中用户的认知规律及其应用》文中研究说明交互式遗传算法把人的智慧和遗传算法结合起来,主要用于解决无法建立显式函数的隐式性能指标优化问题。交互式遗传算法在发挥人类智慧的同时,也需要面对人自身的局限性。人的认知局限性和易疲劳特点,使得交互式遗传算法的种群规模较小和进化代数较少,这限制了交互式遗传算法的优化性能。许多学者研究了改进交互式遗传算法性能的方法,这些方法几乎都与用户偏好信息相关。由于用户偏好信息往往综合了多种用户认知规律,因此,为了更好地获取用户偏好信息,必须深入研究交互式遗传算法中用户的认知规律。但是,已有研究成果中对用户认知规律的研究却很少。本文通过研究交互式遗传算法中用户的认知规律,进而研究交互式遗传算法收敛理论和性能改进方法。本文内容主要从以下5个方面展开:(1)研究交互式遗传算法中用户的参照认知规律,分别考虑理论参照认知和实际参照认知的算法收敛理论,提出交互式遗传算法全局收敛的强条件和弱条件;(2)研究交互式遗传算法中用户的理性认知规律,提出用户保持理性是交互式遗传算法全局收敛的充分条件,并针对赋予适应值的不同方法给出用户保持理性的最大进化代数估计;(3)研究交互式遗传算法中用户的不确定性认知规律,给出用户偏好知识提取、表示及更新方法,并结合定向变异,提出了改进算法性能的方法;(4)研究交互式遗传算法中用户的选择性注意认知规律,提出获取用户选择性注意的种群初始化方法和跟踪用户选择性注意的个体生成方法,并给合用户选择性注意知识,提出算法性能改进的方法;(5)研究交互式遗传算法系统的实现,给出交互式遗传算法的系统实现框架、模块划分,并给出基于交互式遗传算法的三维动漫人物造型系统。本文的研究成果不仅丰富了交互式遗传算法的基础理论,而且为把交互式遗传算法应用于工程实践提供了理论指导。
参考文献：
[1]. 半平面集聚点群TSP几何方法及其在物流路径优化中的应用[D]. 杨育普. 湖南科技大学. 2016
[2]. 基于复杂网络的城市公共交通网络生成与优化[D]. 温永瑞. 兰州交通大学. 2017
[3]. 区域供冷供热管网系统优化设计研究[D]. 曾竞. 湖南大学. 2017
[4]. 遗传算法及其在图论规划模型中的应用[D]. 刘翔. 解放军信息工程大学. 2007
[5]. 城镇天然气管网优化系统的研究[D]. 陈晓妮. 西安石油大学. 2011
[6]. 无线传感网络环境下的动态频谱分配算法研究[D]. 蔡畅. 河北科技大学. 2017
[7]. 树状灌溉管网两级优化模型和算法研究[D]. 范兴业. 西北农林科技大学. 2007
[8]. 基于蚁群算法的分销网络优化研究[D]. 李昌隆. 重庆大学. 2004
[9]. 基于GIS的灌溉输配水管网优化研究[D]. 付玉娟. 西北农林科技大学. 2008
[10]. 交互式遗传算法中用户的认知规律及其应用[D]. 郝国生. 中国矿业大学. 2009
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