【摘 要】
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为减少铁车流在铁路网上的输送消耗以及均衡铁路线路的利用率,构建铁路网车流分配的多目标规划模型,针对传统智能算法在求解该问题时收敛性弱、易陷入局部最优的缺陷,提出设
【机 构】
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西南交通大学交通运输与物流学院,西南交通大学全国铁路列车运行图编制研发培训中心
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为减少铁车流在铁路网上的输送消耗以及均衡铁路线路的利用率,构建铁路网车流分配的多目标规划模型,针对传统智能算法在求解该问题时收敛性弱、易陷入局部最优的缺陷,提出设计自适应规则及退火策略的混合遗传算法进行求解仿真。采用特殊的染色体编码方式满足约束条件,对基本遗传算法的交叉、变异算子进行自适应改进,加强了算法的收敛性,引入模拟退火策略,提高了算法的邻域搜索能力。仿真结果表明,混合遗传算法在收敛代数以及求解性能上均有较大改进,可为车流分配问题提供有效解决方案。
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