基于遗传算法的交通公路网络规划研究

摘要

该文基于遗传算法,针对具有两个或多个约束条件的情况,提出线路的最优或次优解决方案,为决策者进行决策提供了依据.该文主要在以下几个方面进行了研究.1.基于最短路径(SPH)和Greedy算法,使用路径相似性原理和遗传算法的变异操作,提出了寻找满足1个或2个约束条件的多路径启发式算法(称为k-SPH算法).2.将遗传算法应用到交通公路网络规划,寻找满足多个约束条件的多路径方案.该文提出的解决约束问题的两种方法的实验结果都令人满意.其中k-SPH算法使用了遗传算法的变异操作而不是遗传算法本身,可以解决遗传算法运行时间长的问题.该文组织如下,第一章对目前选择线路的方法进行了概述,并对选线涉及的因素进行了分析;第二章给出了要解决问题的数学模型和定义,简述了无约束条件下解决问题的方法,介绍了遗传算法的基本思想;第三章和第四章提出了解决两个约束条件问题的解决方法,即启发式算法和遗传算法,并实现了该文提出的两种算法;第五章使用遗传算法对多个约束条件的选线问题进行了研究.第六章是全文总结.

目录

文摘

英文文摘

第一章概述

1引言

2目前设计方法

2.1交通量

2.2工程环境影响分析

2.3 建设费用

2.4经济评价

2.5节能分析

3研究目标，研究内容和拟解决的关键问题

4本文的工作

第二章数学模型与问题定义

1数学模型与问题定义

2无约束问题的求解方法

3约束问题的求解方法

4遗传算法简介

第三章一个有效的流量成本受限的多路径算法

1引言

2问题描述

3满足时迟约束的多路径寻找算法

4仿真结果

5结论

第四章基于遗传操作的带度约束的网络规划算法

1引言

2带度约束的多播数学模型

3算法描述

4算法正确性分析

5算法性能分析

6结论

第五章基于遗传算法的多路径算法

1引言

2问题描述

3基于GA的单约束的路径算法[36]

4基于GA的多目路径算法

5模拟计算结果

第六章全文总结

参考文献

致 谢