受生物神经系统和人工神经网络 (ANN) 的启发，提出了一种新的元启发式优化算法来解决复杂的优化问题。 所提出的方法称为神经网络算法 (NNA)，它是基于 ANN 的独特结构开发的。 NNA 受益于 ANN 及其运算符的复杂结构，以生成新的候选解决方案。
2022-05-11 14:45:33
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该算法主要由三个步骤组成：
首先，读取由输入文件定义的列车时刻表，以构建连接网络的内存中时间扩展图。
对于输入数据中定义的每个旅行组，使用部分知情的深度优先搜索来查找其旅程的多个路线选项。
最后，该算法尝试使用模拟退火来组合最佳的路由组合（每组一个）。一个目标是保持每个组的所选路线尽可能短和愉快（火车换班次数少，火车不拥挤），但也不要使网络过载。在第一部分中，模拟退火用于交换已经找到的路径。在第二部分中，它试图通过查找避开此边缘的子路径来绕行群体脱离过度拥挤的边缘。
2022-05-11 09:04:07
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