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MRT列车运行模拟模型的多目标改进遗传算法: 收藏
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引用; 《西南交通大学学报》2006年第5期41卷 658-662页; 作者：石红国彭其渊郭寒英西南交通大学交通运输学院四川成都610031 西华大学交通与汽车工程学院四川成都610039; 为了求解城市快速交通(MRT)列车运行模拟模型,寻找最优的列车运行控制曲线,构造了多目标改进遗传算法.以列车运行过程中工况转换点为基因编码依据,以多个基因构成一个染色体代表一个控制方案,从而形成初始种群;根据列车运行控制的停站...; 为了求解城市快速交通(MRT)列车运行模拟模型,寻找最优的列车运行控制曲线,构造了多目标改进遗传算法.以列车运行过程中工况转换点为基因编码依据,以多个基因构成一个染色体代表一个控制方案,从而形成初始种群;根据列车运行控制的停站误差、时分误差和能耗等目标要求设计适应值函数;通过个体有效性检查保证选择、交叉和变异过程中新个体的有效性,并在各算子中加入保优算子,使新种群不淘汰上一代最优个体.实例计算表明,与多质点优化模型相比,在一定的误差范围内,遗传算法能够减少能耗10%以上,并能提供大量次优解,具有明显的优化效果.; 来源：详细信息评论

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