粒子群算法在动态交通分配问题的应用本科毕业设计1 推荐

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基于粒子群算法的动态多目标优化

基于粒子群算法的动态多目标优化

基于粒子群算法的动态多目标优化作者:***来源:《粘接》2021年第06期摘要:针对碳二氢生产中的反应器动态优化問题,目前虽然有多种算法对生产过程进行优化,但大部分只是对单一目标进行求解,提出一种更为灵活的反应器动态求解方法。

在该方法中,首先构建碳二氢目标函数,然后采用多目标粒子群算法和分段线性函数参数法结合的方式对目标函数的进行求解,以提高整体搜索能力,得到碳二氢反应器动态优化的最优解。

最后,以实际乙烯碳二加氢化工反应过程为例进行实验验证,结果证明,通过该方法进行求解的目标函数无论是在收敛性,还是在优化的平均值等方面,都比SADE-eCD和NSGA-II算法具有优势,说明该算法在反应器动态优化中是切实可行的。

关键词:动态多目标优化;粒子群算法;碳二加氢;骨干粒子群算法中图分类号:TP301.6 文献标识码:A 文章编号:1001-5922(2021)06-0039-05Abstract:In view of the dynamic optimization of the reactor in the production of carbon dihydrogen, although there are many algorithms to optimize the production process, most of these algorithms only focus on the optimization of a single objective, and a more flexible method of reactor dynamics is proposed. In this method, the C2H objective function is first constructed, and then the objective function is solved by the combination of multi-objective particle swarm algorithm and piecewise linear function parameter method to improve the overall search ability, and the optimal solution for dynamic optimization of the carbon dihydrogen reactor is obtained. Finally, the actual ethylene carbon two hydrogenation chemical reaction process is used as an example for experimental verification, and the results prove that the objective function solved by this method has advantages over the SADE-eCD and NSGA-II algorithms in terms of convergence and average value of optimization, indicating that the algorithm is feasible in reactor dynamic optimization.Key words:dynamic multi-objective optimization; particle swarm optimization; C2 hydrogenation; backbone particle swarm optimization algorithm近年来,随着化学工业的发展,化工过程的动态模拟越来越受重视,分线性等模型也在化工过程建模中普遍存在。

交通出行行业智能调度系统设计

交通出行行业智能调度系统设计

交通出行行业智能调度系统设计第1章绪论 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (3)1.3 研究内容与目标 (4)第2章交通出行行业概述 (4)2.1 交通出行行业现状分析 (4)2.2 交通出行行业发展趋势 (4)2.3 智能调度系统的需求分析 (5)第3章智能调度系统关键技术 (5)3.1 数据采集与处理技术 (5)3.1.1 数据源选择与接入 (5)3.1.2 数据预处理 (5)3.1.3 实时数据流处理 (6)3.2 人工智能算法与应用 (6)3.2.1 机器学习算法 (6)3.2.2 深度学习算法 (6)3.2.3 强化学习算法 (6)3.3 大数据挖掘与分析 (6)3.3.1 数据挖掘技术 (6)3.3.2 数据可视化 (6)3.3.3 大数据分析平台 (6)第4章系统总体设计 (7)4.1 设计理念与原则 (7)4.2 系统架构设计 (7)4.3 模块划分与功能描述 (7)第5章调度策略设计与优化 (8)5.1 调度策略概述 (8)5.2 传统调度策略分析 (8)5.2.1 分类与特点 (8)5.2.2 不足与挑战 (8)5.3 智能调度策略设计 (8)5.3.1 设计原则 (9)5.3.2 策略框架 (9)5.4 调度策略优化方法 (9)5.4.1 模型优化 (9)5.4.2 算法优化 (9)5.4.3 参数调优 (9)第6章车辆路径优化算法 (10)6.1 车辆路径问题概述 (10)6.2 经典路径优化算法 (10)6.3 车辆路径优化算法改进 (10)第7章实时调度与监控 (11)7.1 实时调度技术 (11)7.1.1 调度算法选择 (11)7.1.2 调度策略设计 (11)7.1.3 调度参数设置 (11)7.2 调度中心与车辆通信 (11)7.2.1 通信协议设计 (11)7.2.2 数据传输机制 (12)7.2.3 车辆端通信模块设计 (12)7.3 车辆监控与异常处理 (12)7.3.1 车辆状态监控 (12)7.3.2 异常检测与处理 (12)7.3.3 车辆维修与保养管理 (12)7.4 实时调度效果评估 (12)7.4.1 评估指标 (12)7.4.2 评估方法 (12)7.4.3 持续改进 (12)第8章乘客服务与满意度提升 (13)8.1 乘客需求分析 (13)8.1.1 出行需求识别 (13)8.1.2 需求差异性分析 (13)8.1.3 需求变化趋势预测 (13)8.2 个性化服务设计 (13)8.2.1 个性化出行方案推荐 (13)8.2.2 个性化信息服务 (13)8.2.3 个性化增值服务 (13)8.3 满意度评价体系 (13)8.3.1 满意度评价指标构建 (13)8.3.2 满意度调查与数据收集 (13)8.3.3 满意度分析 (13)8.4 满意度提升策略 (14)8.4.1 优化调度策略 (14)8.4.2 提高服务质量 (14)8.4.3 完善信息服务 (14)8.4.4 创新服务模式 (14)第9章系统实施与运营管理 (14)9.1 系统实施步骤与方法 (14)9.1.1 系统实施前期准备 (14)9.1.2 系统开发与测试 (14)9.1.3 系统部署与培训 (14)9.1.4 系统上线与验收 (14)9.2 运营管理策略 (14)9.2.1 运营管理体系建设 (15)9.2.3 乘客服务与满意度提升 (15)9.2.4 跨部门协同与资源整合 (15)9.3 安全保障措施 (15)9.3.1 系统安全 (15)9.3.2 数据安全 (15)9.3.3 网络安全 (15)9.4 系统维护与升级 (15)9.4.1 系统维护 (15)9.4.2 系统升级 (15)9.4.3 用户支持与服务 (16)第10章案例分析与前景展望 (16)10.1 案例分析 (16)10.2 技术发展趋势 (16)10.3 行业应用前景 (16)10.4 研究局限与未来研究方向 (17)第1章绪论1.1 研究背景与意义我国经济的快速发展和城市化进程的推进,交通出行行业面临着前所未有的压力和挑战。

混合蚁群算法在城市交通路径规划中的应用

混合蚁群算法在城市交通路径规划中的应用
a ay ig a d c mp rn e e e t f r a spln i g b h e l o ih .Th x e me t lr s ls s o t a h n l z o ai g t f cs o o d a n n y t r e ag rt ms n n h e e p r n a e u t h w h tt e i i r v dh b i lo i m u e i rt t e woag rt si a ln i g a c r c n o ua in e ce c . mp o e y rdag rt i s p ro o rt lo ih np t p a n n c u a y a d c mp t t f i n y h s o h m h o i
Ab t a t n r e o ud ve ils o ln etr rve r u e f r mp o ig he u l y f ta e i u b sr c :I o d r t g ie h ce t p a b te ta l o ts o i r vn t q a i o v l n r a t r n rn p rain n t r ,t i a e t d e a d et b i e h u a o d ta s o tto ewo k h s p p r su is n sa l h s t e r b n r a weg t d 1 s i h s mo e.Be i e ,i a ayz s a d sd s t n l e n c mpae e a v n a e d dia v t g s o a t l s r op i z t n a d a tc ln p i z to o r s t d a tg s a s d a a e f p ri e wa m t h n n c miai n oo y o tmiai n.Thi o o n st w

基于粒子群算法的优化设计及其应用

基于粒子群算法的优化设计及其应用

基于粒子群算法的优化设计及其应用随着科技不断的发展和完善,计算机技术也在逐渐成熟,计算机算法在各个领域都得到了广泛的应用。

其中粒子群算法是一种比较常用的优化算法,它具有高效、简单、易于实现的特点,在许多领域都有广泛的应用。

1. 粒子群算法的基本原理粒子群算法是一种基于种群的随机优化算法,它的基本思想是将每个参数看成一只鸟的位置,而优化目标看作是寻找全局最优位置,鸟根据自身在搜索空间中的位置和速度进行搜索,不断更新位置、速度和全局最优解,从而优化目标函数并得出最佳参数。

具体来说,粒子群算法首先初始化一定数量的粒子,每个粒子都有一个位置向量和一个速度向量,然后通过不断的迭代寻找最优解。

在迭代的过程中,每个粒子跟踪自己的最优位置和全局最优位置,然后根据自身速度和各自的位置更新速度和位置,重复迭代过程直到满足预设的终止条件。

2. 粒子群算法的应用粒子群算法是一种通用的优化算法,它可以应用于各个领域,下面列出几个常见的应用案例。

2.1 电力优化电力系统中的负荷预测、停电预测和电力调度等问题通常都是需要进行优化的,而粒子群算法可以为这些问题提供一种高效、快速、可靠的解决方法。

例如优化电力调度问题,可以利用粒子群算法搜索得到最佳出力组合,使得总成本最小且满足系统控制约束条件。

2.2 机器学习机器学习中的参数优化也是一个非常重要的问题,而粒子群算法正好可以为这类问题提供一种快速且高效的解决方法。

例如,可以使用粒子群算法优化神经网络的权重和偏差,从而提高预测的准确性和准确性。

2.3 计算流体力学在计算流体力学中,通常需要进行大量的参数优化和计算,而粒子群算法正好可以为这些问题提供一种快速、高效、精确的解决方案。

例如,可以使用粒子群算法优化流动分析中的物理参数,从而提高计算模型的准确性。

3. 粒子群算法的优缺点粒子群算法有一些明显的优点和缺点。

3.1 粒子群算法的优点(1)简单易懂,易于实现。

(2)快速收敛,不易陷入局部最优。

基于粒子群优化的求解城市动态拥堵收费费率策略的模拟算法

基于粒子群优化的求解城市动态拥堵收费费率策略的模拟算法
20 0 8年 1 2 日收 到 月 2
发 时间选 择问题 的 负效 用 函数 , 立 动态 出发 时 问 建
选择 问题 的变 分 不 等式 模 型 。不 同于 上 述模 型 , 本
第一作者简介 : 赵柴厚 ,hz a@SI . d .n chho CU eu c 。 I
维普资讯
的通 行能力 和交 通需 求 变动 较 大 , 用户 每 天需 要 面
对不 同 的状 况 。他 们 证 实 两 种 情 况 下 能 达 到 系 统
个适 宜 的 收 费 策 略 , 即确 定 各 路 段 各 时 段 的 费
优化 目标 的动 态 收 费 费率 都 可 以求 解 凸控 制 规 划 模型 来 确 定 , 时 确 保 达 到 用 户 平 衡 。H n . 同 ogK
梯 收费制 度 。Tbci 在一 条含 瓶 颈 的公 路 旁边 , auh
加 上一条并 行 的公 交 路 线 , 研究 不 同收 费体 制 下两 种 交 通方 式 之 间 的竞 争 。H a g3将 T b c i u n au h 的工 作推 广至含 两组不 同属性 人 群 的情 形 , 且 研究 了 并 用拥 挤收 费的收入 补 贴公 交 的可 能性 , 研 究 了公 还 交 车 内的体 触拥 挤 问题 。Wi 等 用 边 际成 本定 价 e 理论 建立 两 个 动态 拥 堵 收 费 模 型 。第 一 个 模 型 背 景是 用户通 过 日常 的出行 , 了解 路 网 中各 路 段 每天

要 实施动态拥堵 收费是解决 日益严 重城 市交通堵塞 问题有效途径 , 近年 来关于拥堵收费的研究成为领域 内热 点, 但大

多采用静态建模 。应用动态交通流分配的相 关理论和粒子群优化算法方法, 建立起 一个分析 、 评价城 市路 网系统动态拥堵收 费策略 的系统仿真算法。该算法具备结构简单 、 易于使用 等特 点。 关键阋 动态交通分配 拥堵收费 交通仿 真 粒子群算法

粒子群算法解决tsp问题(完整版)

粒子群算法解决tsp问题(完整版)

河南理工大学计算机科学与技术学院课程设计报告2014— 2015学年第一学期课程名称Java语言程序设计设计题目利用粒子群算法解决TSP问题姓名朱超琦学号3613090102专业班级计科合13指导教师刘志中2015年 1 月 2 日目录一.课程设计内容 (2)2(一)课程设计题目 ..............................................................................................2(二)课程设计目的............................................................................................2(三)课程设计要求............................................................................................ 二.算法相关知识 (2)2(一) 粒子群算法简介......................................................................................3(二) 人工生命简介..........................................................................................(三) 粒子群算法的流程图及伪代码: (4)三.算法的JAVA实现 (5)四. 课程设计的总结体会 (14)五.参考文献 (14)一.课程设计内容(一)课程设计题目应用粒子群算法(Particle Swarm Optimization) 求解旅行商问题(TSP);旅行商问题:即TSP问题(Travelling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,是数学领域中著名问题之一。

动态粒子群优化算法


早由文 献[】 1提出 ,其基本概念 源于对人 工生命和鸟类捕食 的
研究。由于该算法收敛速度快、参数设置少 ,因此近年来受 到学术界 的广泛重视 ,已成为一种重要 的优化工具 ,并在函 数优化 、 神经 网络训练、模式分类等工程领域得到广泛应用。
中 图分类号: P8 T1
动 态粒 子群 优 化 算 法
于雪 晶 ,麻 肖妃 ,夏 斌
(.长春工 业大学信息传 播工程 学院 ,长春 10 1 ;2 9 5 0部队 ,蚌埠 2 3 0 ) 1 302 .48 3 优化算法难 以在 动态 环境下有效逼 近最优位置的问题 , 出一种动态粒子群优化算法 。 提 设置敏感粒子和响应闯值 ,
当敏感粒子 的适应度值变化超过 响应 阈值 时,按一定 比例重新初始化种群 和粒子速度 。设计双 峰 DF 1动态模型 ,用于 验证该 算法的性 能, 仿真实验结果表 明其动态极值跟踪能力较强 。
关健词 :粒子群优化算法 ;动态 ;双峰 D I F 模型 ;敏感粒 子
Dy a i r il wa m tm i a i nAl o i m n m cPa tc eS r Op i z to g rt h
v ld t e c p b l y o i l o i m . i u a i n e p rme t l e u t h w h t t a i h a l y of y a c e te a i a et a a ii ft s ag rt h t h h S m lto x e i n a s lss o t a sh g bi t n mi x mu ta i g r ih i d r m c n . r
YUXu - n MAXiofi XI i e ig, a - A Bn j e,

粒子群优化算法及其在市政工程中应用

粒子群优化算法及其在市政工程中的应用摘要:随着社会的不断发展,市政工程的规模日益扩大,也日益复杂。

本文研究了粒子群算法的基本原理,并探讨了在市政工程的应用。

关键词:市政工程;粒子群优化算法;应用particle swarm optimization algorithm and its application in civil engineeringwang eabstract: with the continuous development of society, the increasing size of the municipal engineering, it has become more complex. this paper studies the particle swarm algorithm basic principle, and discusses the application in municipal engineering.key words :municipal engineering; particle swarm optimization; application引言市政工程,又称城市公共设施或城市基础设施,是指为城市的物质生产和人民生活提供一般活动条件的具有公共服务性质的设备、设施的总称,是城市赖以生存和发展的基础。

城市基础设施主要包含能源设施、供水及排水设施、交通设施、邮电通信设施、生态环境设施以及防灾设施等六个方面。

随着生产力的高度发展和社会化程度的提高,市政工程的规模、结构、行为及其环境日益复杂,由此产生的各种现象和问题日益复杂。

因此,在市政工程规划设计中如何寻找和确定最优方案是摆在工程研究人员面前的难题。

市政系统优化方法是应用其他市政系统工程方法的基础。

优化方法实际上是一种搜索过程或规则,是基于某种思想和机制,通过一定的途径或规则得到满足用户要求的问题求解方法。

一种动态学习对象的粒子群优化算法

目(0 8 A2 1 ) 2 0 B 0 7
作者筒介 :曹智 方( 8 -) 男 , 13 , 9 硕士研 究生, 研方向 : 主 智能信息
处理 ,粒 子群优化算法 ;王 国胤 ,教授 、博 士生导师 ;申元霞 ,博
士 研 究 生
r ( 一j f 2 p d・ %( ) )
() 1
收稿 日期 :2 1— —7 01 42 0
mut mo a n t n d c t t a t e loi m a f c v l v i r mauea d a he eb t r lb l e r ha i t. l — d f c o s n ae t g r i l u i ii a h h h t C e e t e a odp e tr n c i e e o a s ac bl n i y v t g i y
象的粒子群 优化算法(S Dy a c L a ig Obet S — P O— nmi e nn jc ,P O r s
外粒 子再无别的信息共享 ,这样导致粒子群 的单一趋 向性 , 因此群体 的多样性也会迅速下降 , 容易使算法陷入局部极值 。
3 动态学 习对象 的粒子群优化算法
其中,t Ma 表示进化最大迭代次数 ; 表示当前迭代次数 ; ir x e t a , 01代表参考输入 的控制系数 。 b∈(,)
通过参考多样性与实 际多样性 的差动态调整粒子 的学 习 对象 ,当 D 大于 D 说明参考 多样性 比实际多样性大 ,如果 。
f=+2p s 2e0- ( 0-e x ) x
cn o elann bet, es aeyrl vstels o wa ndv r t, ihi h lflo ego a sac . x ei nso retpc o E l rigojc t t t ei e t fs l iesy whc epu rt lbl erh E p r h t e sh r g e h o T i s f h me t fhe ia t y l

粒子群优化算法

1 群体智能概述1.1 群体智能的概念与特点群体智能的概念源于对蜜蜂、蚂蚁、大雁等这类群居生物群体行为的观察和研究,是一种在自然界生物群体所表现出的智能现象启发下提出的人工智能实现模式,是对简单生物群体的智能涌现现象的具体模式研究。

群体智能指的是“简单智能的主体通过合作表现出复杂智能行为的特性”。

该种智能模式需要以相当数目的智能体来实现对某类问题的求解功能。

作为智能个体本身,在没有得到智能群体的总体信息反馈时,它在解空间中的行进方式是没有规律的。

只有受到整个智能群体在解空间中行进效果的影响之后,智能个体在解空间中才能表现出具有合理寻优特征的行进模式。

自然界中动物、昆虫常以集体的力量进行觅食生存,在这些群落中单个个体所表现的行为是简单缺乏智能的,且各个个体之间的行为是遵循相同规则的,但由个体组成的群体则表现出了一种有效的复杂的智能行为。

群体智能可以在适当的进化机制引导下通过个体交互以某种突现形式发挥作用,这是个体的智能难以做到的。

通常,群体智能是指一种人工智能模式,体现的是一种总体的智能特性。

人工智能主要有两种研究范式,即符号主义和联接主义。

符号主义采用知识表达和逻辑符号系统来模拟人类的智能。

联接主义则从大脑和神经系统的生理背景出发来模拟它们的工作机理和学习方式。

符号主义试图对智能进行宏观研究,而联接主义则是一种微观意义上的探索。

20世纪90年代后,计算智能的研究逐渐成为了联接主义人工智能的一个代表性流派。

计算智能系统是在神经网络、模糊系统、进化计算三个分支发展相对成熟的基础上,通过相互之间的有机融合而形成的新的科学方法,也是智能理论和技术发展的崭新阶段。

神经网络反映大脑思维的高层次结构;模糊系统模仿低层次的大脑结构;进化系统则是从生物种群的群体角度研究智能产生和进化过程。

对群居性生物群体行为涌现的群体智能的研究是进化系统的一个新兴研究领域。

群体智能中,最小智能但自治的个体利用个体与个体和个体与环境的交互作用实现完全分布式控制,其具有以下特点:(1)自组织。

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五邑大学本科毕业设计 I 粒子群算法在动态交通分配问题的应用 摘 要 动态交通分配在交通控制与诱导中起重要作用,因其能充分考虑交通路网中的复杂性、时变性和随机性等典型交通流特性,比静态交通分配更有优势。传统的优化算法计算量大且容易使性能指标陷入局部最优,极大地限制算法在理论和实际上的应用,采用粒子群算法可以使求解变得简洁和方便。 本文主要研究动态系统最优模型,通过分析动态交通分配的特点,构建了动态交通分配模型,并运用引入惯性权重的改进粒子群算法,以总花费时间最小为优化目标对多路径交通网络进行研究。最后在多路径小型交通网络中进行MATLAB仿真,仿真结果体现了该模型的有效性和改进的粒子群算法的优越性,提高了模型的应用价值。

关键词 动态交通分配;粒子群算法;优化算法;多路径;仿真 五邑大学本科毕业设计

II 五邑大学本科毕业设计

III Abstract Dynamic traffic assignment plays an significant role in traffic management and guidance. It has an advantage over the static traffic assignment, because it takes full consideration of the typical traffic flow characteristics such as complexity, time variation and probability, etc. Traditional optimization algorithms seriously restrict the application and development of the model in a large amount of calculation or easy to fall into local optimal value of performance index, but it can be simple and convenient to solve such problems via particle swarm optimization(PSO). This paper mainly studies the optimal model of dynamic system, which is based on the minimum of total spent time as the objective function. The dynamic traffic assignment model is built via to analysis its characteristics, and using improved particle swarm optimization with inertia weight factor. Finally, MATLAB simulation is carried out in a multipath traffic network, the simulation result shows the validity of dynamic traffic assignment model, the superiority of improved particle swarm optimization and the value of the model.

Key words dynamic traffic assignment PSO algorithm optimization multipath simulation 五邑大学本科毕业设计

IV 目 录 摘 要 ............................................................................................................................................ I Abstract ........................................................................................................................................ III 第1章 绪论 ................................................................................................................................... 1 1.1 引言 ................................................................................................................................... 1 1.2 智能交通系统概论 ........................................................................................................... 1 1.2.1 智能交通系统研究现状 ......................................................................................... 1 1.2.2 智能交通系统的组成 ............................................................................................. 2 1.2.3 城市智能交通控制与管理系统 ............................................................................. 3 1.3 动态交通分配的研究现状 ............................................................................................... 4 1.4 动态交通分配理论的应用 ............................................................................................... 5 1.5 本文章节安排 ................................................................................................................... 5 第2章 动态交通分配模型 ........................................................................................................... 7 2.1 动态交通分配 ................................................................................................................... 7 2.1.1 动态交通分配概述 ................................................................................................. 7 2.1.2 动态交通分配模型 ................................................................................................. 8 2.2 约束条件分析 ................................................................................................................... 9 2.2.1 流量守恒 ................................................................................................................. 9 2.2.2 非负约束 ................................................................................................................. 9 2.2.3 先进先出规则 ....................................................................................................... 10 2.2.4 路段容量限制 ....................................................................................................... 10 2.3 优化算法 ......................................................................................................................... 10 2.4 本章小结 ......................................................................................................................... 11 第3章 粒子群优化算法 ............................................................................................................. 12 3.1 粒子群优化算法简介 ..................................................................................................... 12 3.1.1 算法的基本原理 ................................................................................................... 12 3.1.2 算法流程 ............................................................................................................... 13 3.1.3 算法的特点 ........................................................................................................... 14 3.1.4 参数的意义 ........................................................................................................... 15 3.1.5 算法的优缺点 ....................................................................................................... 15 3.2 粒子群优化算法的改进 ................................................................................................. 16 3.2.1 算法的研究方向 ................................................................................................... 16 3.2.2 算法的改进 ........................................................................................................... 17 3.2.3 算法的拓扑结构研究 ........................................................................................... 17 3.3 粒子群优化算法的应用 ................................................................................................. 18 3.4 本章小结 ......................................................................................................................... 19 第4章 粒子群算法在动态交通分配问题的应用 ..................................................................... 20

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