Advertisement

基于免疫优化和混合粒子群算法的定制公交站点设置及线路规划研究——以武汉市为例

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种结合免疫优化与混合粒子群算法的方法，针对武汉市的具体情况，探讨了定制公交站点布局及路线设计的有效策略。 基于免疫优化算法与混合粒子群算法对定制公交站点设置及线路规划的探究——以武汉市定制公交为例 谭子健、周静静的研究指出，定制公交是一种为出行地点、时间以及目的地等出行因素相近的需求人群提供量身定做的新型公共交通服务。这种模式自2013年在中国开始显现，并逐渐发展起来。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于免疫优化和混合粒子群算法的定制公交站点设置及线路规划研究——以武汉市为例
    优质
    本研究提出了一种结合免疫优化与混合粒子群算法的方法，针对武汉市的具体情况，探讨了定制公交站点布局及路线设计的有效策略。 基于免疫优化算法与混合粒子群算法对定制公交站点设置及线路规划的探究——以武汉市定制公交为例 谭子健、周静静的研究指出，定制公交是一种为出行地点、时间以及目的地等出行因素相近的需求人群提供量身定做的新型公共交通服务。这种模式自2013年在中国开始显现，并逐渐发展起来。
     
  • 基于免疫的粒子群算法的优化研究
    优质
    本研究聚焦于改进粒子群优化算法，通过引入免疫机制增强其搜索能力和防止早熟收敛，以解决复杂优化问题。 基于免疫的粒子群算法是在免疫算法的基础上采用粒子群优化方法来更新抗体群体。
     
  • 粒子_免疫粒子群_粒子群算法_混沌
    优质
    本研究聚焦于改进的经典粒子群优化算法，通过引入免疫机制和混沌理论，旨在提高算法的搜索效率与全局寻优能力。 各种粒子群优化算法包括免疫粒子群优化算法和混沌粒子群算法。
     
  • GA-PSO混合路径规划_GA_PSO路径优化_GAPSO粒子群算法
    优质
    本研究结合遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO），提出了一种高效的GA-PSO混合路径规划方法，旨在通过集成两者优势实现路径的全局搜索与局部精炼，有效解决复杂环境下的路径优化问题。 在机器人技术领域，路径规划是一个核心问题，它涉及如何让机器人从起点安全高效地到达目标点。GA-PSO-hybrid-master项目旨在利用遗传算法（GA）与粒子群优化算法（PSO）的混合方法解决这一挑战。 **遗传算法（Genetic Algorithm, GA）**是一种基于生物进化理论的全局搜索技术，通过模拟自然选择、基因重组和突变等过程来寻找最优解。在路径规划中，GA将每个可能的路径视为一个个体，并通过以下步骤寻找最佳路径： 1. **初始化种群**：随机生成一组初始路径作为第一代种群。 2. **适应度评估**：计算每个路径的适应度值，通常根据长度和避开障碍物的能力等因素进行评价。 3. **选择操作**：依据适应度值选出优秀的个体保留下来。 4. **交叉操作**：两个优秀路径之间进行交叉以生成新的路径。 5. **变异操作**：对部分路径进行微小改变，引入多样性。 6. **迭代**：重复以上步骤直到达到预设的终止条件（如代数或适应度阈值）。 **粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）**是一种受鸟类飞行行为启发而设计出来的搜索方法。每个粒子代表一个可能的解，并在其位置和速度上进行更新，以寻找最优路径。其关键概念包括： 1. **粒子的位置与速度**：每个粒子有一个当前位置和速度。 2. **个人最佳（pBest）**：记录个体经历过的最好情况。 3. **全局最佳（gBest）**：整个群体共享的最优解位置。 4. **更新规则**：根据自身历史最佳及全局最佳来调整其速度与位置，同时考虑惯性和随机因素。 **GA-PSO混合算法**结合了两种方法的优势，在本项目中，GA用于生成初始路径并保持多样性，而PSO在每次GA迭代后进行局部优化以提高路径质量。这种组合能够更有效地解决复杂的路径规划问题。 该项目的文件结构包括： - **README.md**：提供项目介绍和使用说明。 - **Report.pdf**：详细的实验报告，可能包含算法实现细节、实验结果及分析。 - **pso_ga.py**：主要代码文件，实现了GA和PSO的具体操作逻辑。 - **classes.py**：定义了路径、粒子等关键对象的类结构。 - **gui.py**：图形用户界面展示路径规划的过程与成果。 - **__main__.py**：程序入口脚本启动主流程。 通过该项目的学习者能够掌握如何将不同优化算法融合，解决实际问题，并了解设计完整路径规划系统的方法。对于机器人技术、人工智能和优化算法的研究人员及实践者而言，这是一个非常有价值的资源。
     
  • 基于粒子群算法的路径规划研究.rar
    优质
    本研究旨在探讨利用粒子群优化算法进行路径规划的有效性与实用性，通过模拟和实验验证其在复杂环境下的导航能力。 粒子群算法的理论基础是将单一粒子视作鸟类群体中的单一个体，并在算法中赋予该粒子记忆性。通过与其他粒子之间的互动，这些个体能够找到最优解。本资源提供了一个用MATLAB编写的粒子群算法代码。
     
  • 基于混合粒子群算法的机械臂最优运动规划研究（2009年）
    优质
    本研究针对机械臂运动规划问题，提出了一种改进的混合粒子群优化算法，旨在提高机械臂路径规划的效率和准确性。 多关节机械臂路径规划是一个复杂的非线性优化问题，很难找到单一的最优解。为此，提出了一种结合单纯形算法与粒子群算法的混合方法来解决此类问题。通过仿真试验发现，相较于传统的A*算法，该混合算法能够提供更高的求解精度。
     
  • 基于混合粒子群算法的TSP问题Matlab代码研究_混合粒子群
    优质
    本研究探讨了针对旅行商问题(TSP)的混合粒子群优化算法，并提供了相应的MATLAB实现代码。通过改进传统PSO算法，提高了求解效率和路径优化质量。 在遗传算法中，交叉和变异的思想可以应用于此场景：首先让个体粒子与个体最优进行交叉操作以生成新的粒子；如果新产生的粒子不如原来的粒子好，则舍弃这个新的粒子。完成个体最优的交叉后，还需将新的粒子与群体最优进行交叉，同样地，若新产生的是劣质解则予以剔除。在完成了所有的交叉操作之后，对最新的粒子执行变异操作，并且再次检查是否需要保留这一变化后的结果。整个过程会不断重复直到满足预定循环条件为止，在这个过程中找到的群体最优粒子即为搜索到的最佳解决方案。
     
  • 基于粒子群和遗传算法的混合优化方法
    优质
    本研究提出了一种结合粒子群优化（PSO）与遗传算法（GA）优势的混合优化策略，旨在解决复杂问题中的寻优难题。通过融合两者技术特点，该方法能够有效避免早熟收敛，并提高搜索效率和精度，在多个测试函数上验证了其优越性能。 本段落比较分析了遗传算法与粒子群算法在个体、特征以及相关操作方面的异同，并结合两者的优点进行互补，构建了一种基于实数编码的遗传算法与粒子群算法混合策略。
     
  • 改进的混合粒子群优化算法（结合遗传和粒子群）
    优质
    本研究提出了一种创新性的混合粒子群优化算法，该算法融合了遗传算法与传统粒子群优化技术的优势，旨在提高搜索效率和解的质量。通过实验验证，表明此方法在处理复杂优化问题上具有显著优势。 混合粒子群优化算法（Hybrid Particle Swarm Optimization, HPSO）是一种结合了多种优化策略的全局搜索方法，旨在提升基本粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）性能。在这种特定案例中，HPSO融合了遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和模拟退火算法（Simulated Annealing, SA），以解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）。TSP是经典组合优化难题之一，目标是在访问一系列城市后返回起点时找到最短路径，并且每个城市仅被访问一次。 粒子群优化算法模仿鸟类觅食行为，其中每一个粒子代表一个可能的解决方案。在搜索过程中，“个人最好”和“全局最好”的位置更新了粒子的速度与位置。HPSO通过引入遗传算法中的交叉和变异操作来增强粒子群探索能力，并利用模拟退火机制避免陷入局部最优解。 遗传算法基于生物进化原理，包括选择、交叉及变异等步骤迭代优化个体（解决方案），逐渐提高种群的整体适应度。在解决TSP时，每个个体通常代表一种访问城市的顺序排列，而适应度函数则衡量对应路径的总长度。 模拟退火算法受金属冷却过程中晶体结构变化现象启发，在搜索解空间的过程中允许接受一定概率次优解以探索更广泛的可能解决方案集。对于TSP而言，通过设置温度参数和降温策略，模拟退火在接近最优解时逐渐减少对劣质解的接纳率，从而实现全局优化。 代码文件中的`hPSO.m`可能是混合算法的主要程序，定义了初始化粒子群、执行遗传及模拟退火步骤、更新位置速度以及判断终止条件等内容。而`hPSOoptions.m`则可能包含各种参数设置，如种群规模、迭代次数、学习因子和惯性权重等。 综合这些元素，HPSO算法通过整合三种优化策略，在解决TSP这类复杂问题时展现出强大的求解能力：既具备粒子群的全局探索特性，又拥有遗传算法的局部搜索优势及模拟退火的全局优化潜力。通过对参数进行调整与优化，可以进一步提升该方法在实际应用中的效果。
     
  • 基于混合粒子群优化算法解决0-1整数规划问题1
    优质
    本研究提出了一种新颖的混合粒子群优化算法，旨在高效求解0-1整数规划问题，通过实验验证了该方法的有效性和优越性。 0-1整数规划问题在运筹学领域内是一种常见的组合优化挑战，旨在寻找一系列仅包含0或1的解集来最大化目标函数值。这类问题广泛应用于资源分配、生产计划及装载等实际场景中。由于其复杂性，它被归类为NP难题——即最优解的计算时间随着问题规模呈指数级增长。 传统解决策略包括精确算法如动态规划、递归法和分支限界法，在处理小范围的问题时效果显著；然而面对大规模挑战则显得效率不足。近似方法例如贪心法则与拉格朗日松弛虽不确保最优解，但能在较短时间内提供接近最佳的结果。智能优化技术，比如模拟退火算法及遗传算法，则通过模仿自然选择过程来探索解决方案，在解决复杂问题上表现出色。 粒子群优化（PSO）是一种基于群体智慧的策略，最初为连续函数极值问题设计。它利用每个个体在搜索空间中的移动趋势逼近全局最优解，并依据各自最佳位置和整体最佳位置更新速度与位置参数。然而对于0-1整数规划任务而言，需对原始PSO进行适应性调整以匹配离散变量特性。 混合粒子群优化算法结合了遗传算法（GA）的交叉及变异操作来增强标准PSO的整体探索能力。文中提及六种此类改良版PSO在解决特定问题上效果显著，尤其是采用部分匹配交叉和位翻转变异策略组合的方法被认为简洁且高效。 具体而言，部分匹配交叉允许两个父代个体的部分解交换以生成新子代；而位翻转变异则随机改变选定位置的值（0变1或反之）。这两种机制结合使用不仅保持了PSO在局部搜索中的优势，还引入GA对全局空间探索的能力，有助于克服陷入次优解的问题并提升解决方案质量。 实际应用中，对于缺乏专门算法支持的新组合优化挑战，这种混合型PSO方法易于调整以适应特定需求。通过调节种群规模、迭代次数等参数可以进一步优化性能。此外，该技术的可扩展性使其能够处理更复杂的任务如背包问题等。 总之，在研究和解决实际中的组合优化难题时，结合了局部搜索能力和全局探索特性的混合粒子群优化算法提供了一种强有力的方法论工具，并且在保持较低时间复杂度的同时还能达到较高的解质量。