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基于遗传算法的列车交路优化程序（适用于MATLAB 2021a并已通过测试）

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简介：
本程序利用遗传算法优化列车运行路线与班次安排，在提高运输效率的同时减少运营成本。已在MATLAB 2021a环境下测试并通过，适用于铁路交通调度研究和实践。 遗传参数设置如下： - 初始种群大小：NUMPOP=200； - 问题解区间范围：irange_l=1；irange_r=35； - 二进制编码长度：LENGTH=24； - 迭代次数：ITERATION = 10000； - 杂交率（交叉概率）：CROSSOVERRATE = 0.8； - 选择率 (SELECTRATE) ：0.4； - 变异率 (VARIATIONRATE) ：0.2； 数据读取： - OD.xlsx文件中包含了苏州地铁2号线调查问卷的OD出行矩阵。 - 区间运行时间.xlsx文件提供了苏州地铁2号线区间长度及运行时分。

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  • 基于遗传算法的列车交路优化程序（适用于MATLAB 2021a并已通过测试）
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    本程序利用遗传算法优化列车运行路线与班次安排，在提高运输效率的同时减少运营成本。已在MATLAB 2021a环境下测试并通过，适用于铁路交通调度研究和实践。 遗传参数设置如下： - 初始种群大小：NUMPOP=200； - 问题解区间范围：irange_l=1；irange_r=35； - 二进制编码长度：LENGTH=24； - 迭代次数：ITERATION = 10000； - 杂交率（交叉概率）：CROSSOVERRATE = 0.8； - 选择率 (SELECTRATE) ：0.4； - 变异率 (VARIATIONRATE) ：0.2； 数据读取： - OD.xlsx文件中包含了苏州地铁2号线调查问卷的OD出行矩阵。 - 区间运行时间.xlsx文件提供了苏州地铁2号线区间长度及运行时分。
     
  • 基于遗传算法的MATLAB列车发车时刻优化
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    本研究利用遗传算法在MATLAB平台上对列车发车时刻表进行优化设计，旨在提高铁路运输效率和乘客满意度。 本段落主要研究在单线路固定容量条件下，乘客上下车比率确定的情况下优化乘客等待时间的问题，并建立了以减少站台拥堵为目标的单目标优化模型。通过调整列车时刻表并结合客流控制措施来缓解城市轨道交通拥挤问题。 算法采用遗传算法（GA），编码方式为实数和结构体相结合的方式，并针对具体需求设计了交叉和变异操作方法。此外，本段落提供了完整的遗传算子实现代码，包括初始化、交叉、变异、修复以及计算目标函数等模块，这些组件可以方便地被替换到其他优化算法框架中。 同样重要的是，文中提供的源码具备良好的可扩展性和灵活性：只需按照指定格式将客流量和下车比例数据输入到Excel表格中，即可轻松更改算例。因此，该代码不仅适合于希望深入了解遗传算法原理并学习如何根据实际问题修改算子的学习者使用；同时也非常适合交通专业的研究人员或工程师直接应用于相关项目研究之中，并能够方便地进行模型扩展与优化以满足特定需求。
     
  • 基于遗传算法的MATLAB优化程序
    优质
    本项目开发了一套基于遗传算法的MATLAB工具，旨在为工程与科学问题提供高效的优化解决方案。通过模拟自然选择和基因进化原理，该程序能够快速寻找到复杂函数的最佳解或近似最佳解，适用于参数估计、机器学习等领域。 基于遗传算法的电力系统无功优化程序能够帮助您更有效地进行电力系统的优化工作，并采用标准的MATLAB编程实现。
     
  • 公交车路线优化的MATLAB遗传算法应用
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    本研究运用MATLAB平台，结合遗传算法，对城市公交线路进行优化设计，旨在提升公共交通效率与乘客满意度。 我完成了一个使用遗传算法解决公交车路线规划问题的研究项目，如果有兴趣的朋友可以私信交流。
     
  • 基于遗传优化算法的三维装箱问题仿真优化-MATLAB 2021a测试-源码
    优质
    本项目运用MATLAB 2021a开发环境，结合遗传优化算法对三维装箱问题进行仿真与优化。通过模拟不同场景下的装箱策略，旨在寻求最优或近似最优的装载方案，并提供相关源代码供进一步研究和应用。 在本项目中，我们主要探讨利用遗传优化算法解决三维装箱问题的仿真研究。遗传优化算法是一种模拟生物进化过程的全局搜索方法，在处理复杂优化问题上表现出强大的求解能力。三维装箱问题是运筹学中的一个经典难题，它涉及到如何将不同尺寸的物体高效地放入有限数量的标准箱子中，以达到最大的空间利用率。 该算法的基本思想源自达尔文自然选择和遗传理论。通过初始化一组随机解（代表可能的装箱方案），并采用选择、交叉及变异等操作迭代改进种群，最终寻找最优解。在项目中，每个个体代表一种装箱方案，其适应度值通常由剩余空间大小、装箱数量或箱子利用率等因素决定。 接下来我们需要了解三维装箱问题的特点：这是一个NP难问题，并没有已知的多项式时间解决方案。因此使用近似算法如遗传优化算法成为研究的重点。在三维装箱中要考虑物体尺寸（长宽高）、箱子限制以及不能重叠的要求等条件，通过生成一系列可能的布局并比较它们来找到较优解。 我们将在MATLAB 2021a环境中进行仿真工作，并利用其强大的数值计算和图形化功能来实现遗传算法。该版本提供了内置的遗传算法工具箱（Global Optimization Toolbox），可以方便地编程使用。我们需要定义目标函数、编码策略、交叉与变异操作，以及设置停止条件等。 项目中的源码主要包括以下部分： 1. 初始化：生成初始种群包括每个个体的随机装箱方案。 2. 适应度评估：计算各解的有效性并排序。 3. 遗传操作：执行选择、交叉和变异以产生新代群体。 4. 迭代更新：重复上述过程直至满足停止条件为止。 5. 结果分析：输出最佳装箱布局及其性能指标。 通过此项目，不仅能掌握遗传优化算法的实现方法，还能深入了解三维装箱问题中的优化策略。同时借助MATLAB强大的计算平台有助于快速迭代和调试算法从而提高求解效率。对于学习或研究优化算法、运筹学及物流管理等领域的人来说这是一个非常有价值的实例。
     
  • 基于MATLAB的遗传算法优化程序_改进遗传算法_优化算法_源码
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB开发的遗传算法优化工具，重点在于实现和评估改进型遗传算法在各类问题上的应用效果。包含详细注释与示例代码。 改进型的GA寻优速度快，适用于电力系统潮流计算等方面。
     
  • 基于MATLAB的列车交路方案优化遗传算法项目源码及使用指南.zip
    优质
    本资源提供基于MATLAB开发的列车运行交路方案优化遗传算法项目完整源代码和详尽使用指南，帮助用户理解和应用优化策略提升铁路运营效率。 基于Matlab实现列车交路方案优化遗传算法完整项目源码及使用说明文档包含以下变量定义： - $Q_1$：出行起点或终点位于小交路覆盖区段外的客流量，以及起始点与终点均在该区域之外的总客流量，单位为“人”； - $Q_2$：起讫站都在小交路覆盖范围内的客流量，“人”为单位； - $t_{1d}$、$t_{2d}$：对应于$Q_1$和$Q_2$乘客的平均候车时间，以“秒(s)”计； - $q_{od}$：从车站$o$上车并在$d$站下车的客流量，“人”为单位； - $i$：列车交路集合标识，其中$i=\{1, 2\}$。数字1代表大交路运行模式；2则表示小交路运行方式； - $f_i$：在大小交路混合运作下的发车频率（每小时的对数）； - $f$：单一交路运营时的发车频次，单位为“对/小时”； - $f_{min}$：设定最小发车频率值为12对/小时； - $T_{1周}、T_{2周}$：大交路和小交路列车周转时间，“秒(s)”计； - $t_{运,j}$：列车在区间$j$的纯运行时间，以“秒”衡量； - $t_{停,j}$：列车在车站$h$停留的时间设定为30秒（s）； - $t_{折}$：终点站和中间站点处列车调头所需时间。
     
  • 基于MATLAB的机器学习算法程序（已测试通过！）
    优质
    本作品提供一系列经测试成功的机器学习算法MATLAB程序，涵盖分类、回归与聚类等领域，旨在帮助研究人员和工程师快速实现模型训练与预测。 这段内容介绍了包括监督学习、回归、分类、无监督学习、聚类以及异常检测在内的多种算法，并提供了详细的使用指南。这些资料来自GitHub。
     
  • 基于遗传优化算法的三维装箱问题仿真研究——使用MATLAB 2021a进行测试
    优质
    本研究运用遗传优化算法探讨了三维装箱问题，并采用MATLAB 2021a软件进行了详细的仿真和性能测试，旨在提高空间利用率和装载效率。 基于遗传优化算法的三维装箱问题进行优化仿真测试，在Matlab 2021a环境下完成。仿真的输出结果包括重量利用率、空间利用率、综合利用率以及计算时间，并展示三维装箱效果。
     
  • 基于改良遗传算法的车辆路径优化
    优质
    本研究提出了一种改进的遗传算法应用于解决复杂的车辆路径问题，旨在通过优化配送路线减少运输成本和提高效率。 自车辆路径问题（VRP）被证实为NP难题以来，众多学者致力于研究各种求解算法。本段落采用遗传算法来解决VRP问题，并对初始种群的确定进行了改进以提高算法效率与性能。