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公交车线网智能优化调整的研究——采用蚁群算法.pdf

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简介：
本文探讨了利用蚁群算法进行城市公交线路网优化的方法和策略，旨在通过模拟蚂蚁觅食行为来解决复杂的公交路线规划问题。 基于蚁群算法的公交线网智能优化调整研究指出，合理的公交线路规划对于缓解交通拥堵至关重要。然而，现有的大多数公交线路规划方法倾向于整体设计整个网络，这在大城市中会消耗大量的人力资源。

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  • 公交车线网智能优化调整的研究——采用蚁群算法.pdf
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    本文探讨了利用蚁群算法进行城市公交线路网优化的方法和策略，旨在通过模拟蚂蚁觅食行为来解决复杂的公交路线规划问题。 基于蚁群算法的公交线网智能优化调整研究指出，合理的公交线路规划对于缓解交通拥堵至关重要。然而，现有的大多数公交线路规划方法倾向于整体设计整个网络，这在大城市中会消耗大量的人力资源。
     
  • 关于粒子群优化算法应用于公交车智能调度的论文研究.pdf
    优质
    本文探讨了将粒子群优化算法应用到公交系统的智能调度中，旨在提高公共交通效率和乘客满意度。通过仿真测试验证了该方法的有效性和优越性。 针对传统神经网络存在的收敛速度慢、精度低以及模式识别泛化能力差的问题，提出了一种结合量子神经网络与小波理论的新型模型——量子小波神经网络。该模型在隐层中使用基于线性叠加的小波基函数作为激励函数，称为多层小波激励函数。这种设计不仅使每个隐层神经元能够表示更多的状态和量级，还显著提升了整个网络的学习效率与精度。 我们进一步提出了相应的学习算法，并通过漏钢预报中的波形识别实验验证了该模型及其算法的有效性。
     
  • 车辆路径优化问题研究——采用改进蚁群算法的方法.pdf
    优质
    本文探讨了针对车辆路径优化问题，提出并应用了一种基于改进蚁群算法的新方法，旨在提高物流配送效率和降低成本。 在物流活动中，需要确定各个配货节点之间的最短路径以优化车辆调度并降低物流成本。为解决此问题提出了一种改进的蚁群算法方法。针对传统蚁群算法存在的不足，对信息素更新策略及启发因子进行了优化，并引入了搜索热区机制来弥补其缺陷。最后，在MATLAB软件中通过模拟哈尔滨市局部地图的应用场景，验证了该改进后的蚁群算法在解决车辆路径优化问题上的有效性和可行性，并与基本的蚁群算法做了对比分析。
     
  • 公交车调度优化研究——采用改良遗传与模拟退火算法的方法.pdf
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    本文探讨了利用改良遗传算法和模拟退火算法相结合的方式对城市公交系统的调度进行优化的研究。通过这种方法来提高公共交通效率，减少乘客等待时间，并降低运营成本。研究表明该方法在解决大规模复杂调度问题时具有显著优势。 结合公交车辆调度的特点，并考虑到公交公司与乘客的利益需求，建立了公交排班优化模型。该模型以发车时刻为基因变量进行编码，并对相邻的两个发车间隔之差、最大最小时间间隔以及乘客满载率等条件进行了约束限制。提出了一种基于改进遗传—模拟退火算法的方法来解决这一问题，克服了传统优化方法在求解过程中的局限性，提高了计算效率和设计效果。通过仿真实验验证了利用该改进算法获得的非均匀发车时刻表的有效性和实用性。实验结果表明，在复杂的搜索空间中，这种改进后的遗传—模拟退火算法能够找到接近最优的解决方案，并显著提高运算速度。
     
  • 基于蚁群算法的水库优化调度研究
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    本研究运用蚁群算法探讨水库优化调度问题，旨在通过模拟蚂蚁觅食行为来寻找最优解，提高水资源利用效率和管理水平。 本段落简要分析了现行水库优化调度方法的优缺点，并突出了本课题研究的重要性。在描述蚁群算法基本原理的基础上，重点探讨了将其应用于水库优化调度的可能性。
     
  • 关于利用蚁群算法优化水库调度图的研究
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    本研究探索了运用蚁群算法来优化水库调度图的有效性，旨在提高水资源管理效率和可持续性。通过模拟蚂蚁觅食行为，该算法为复杂调度问题提供了创新解决方案。 基于蚁群算法的水库调度图优化研究由周念来和纪昌明完成，在满足发电保证率的前提下，以年均发电量最大为目标建立了基于模拟的水库调度图优化模型。通过混合编码描述调度线的形状，采用蚁群算法进行优化求解。
     
  • 关于BP神经网络的蚁群算法优化研究论文.pdf
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    本文探讨了利用蚁群算法对BP（反向传播）神经网络进行优化的研究。通过改进BP神经网络的学习效率和泛化能力，旨在解决传统BP算法中存在的局部极小值等问题。 本段落研究了一种基于蚁群算法优化BP神经网络的方法。BP神经网络是人工神经网络中最广泛应用的一种多层前馈网络类型。然而，该方法存在容易陷入局部最优解的问题，并且隐层节点数通常需要通过经验试凑来确定，这限制了其性能的发挥和应用范围。因此，本段落提出了一种利用蚁群算法优化BP神经网络结构的方法，以期解决上述问题并提高网络的学习效率与准确性。
     
  • 基于蚁群算法的多目标优化研究
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    本研究聚焦于改进传统蚁群算法，探索其在解决复杂多目标优化问题中的应用潜力，旨在提高算法效率与解的质量。 多目标优化可以通过基于蚁群算法的理念来求解。这种方法适用于解决复杂的多目标问题。
     
  • 混合遗传蚁群HGIACA.zip_混合智能优化蚁群算法_遗传与蚁群结合优化
    优质
    本项目提供了一种创新的混合智能优化蚁群算法（HGIACA），通过遗传算法和经典蚁群算法相结合，有效提升了复杂问题求解效率。 智能优化方法——混合遗传蚁群算法结合了蚁群算法和遗传算法。