Matlab基于遗传算法(GA)的列车发车时刻(发车间隔)优化

上传者: u013367499 | 上传时间: 2023-07-06 14:31:55 | 文件大小: 1.25MB | 文件类型: ZIP
> 本文主要研究【单线路,固定容量,确定OD和下车比率】,以优化乘客等待数为目标,建立的单目标优化模型,通过优化列车时刻表,结合客流控制手段,城市轨道交通拥挤,减少站台拥堵。 > 算法选用的遗传算法 > 编码为实数+结构体编码 > 根据模型需求,设计了针对性的交叉和变异手段 > 本模型使用了常规的遗传算法(GA),当然您如果想要用其他算法也是可以的,我已经根据模型,写好了**初始化算子,交叉算子,变异算子,修复算子和计算目标函数的算子**。你把算法框架替换,这些算子可以继续沿用,基本上可以改成任意的算法。 > 同样的,本文代码的数据接口和参数设置也是支持修改的,**只要按照指定的格式将客流量数据和下车比例数据写到excel中**,即可实现算例的更改。 > 总而言之,本文代码适合①想要学习遗传算法的朋友,结合案例,深入理解遗传算法的思想精髓,同时学会如何结合实际问题修改算子。②交通专业的朋友,做相关项目的时候,可以直接借鉴源码,也可以按照我上面所说,对算法框架,算子和数据进行任意修改和拓展,从而达到实现自己模型需求的目的。

文件下载

资源详情

[{"title":"( 13 个子文件 1.25MB ) Matlab基于遗传算法(GA)的列车发车时刻(发车间隔)优化","children":[{"title":"联系方式.png <span style='color:#111;'> 1.11MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"重要先读.md <span style='color:#111;'> 840B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"欢迎咨询.png <span style='color:#111;'> 175.73KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"代码","children":[{"title":"repair_underMin.m <span style='color:#111;'> 285B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"init.m <span style='color:#111;'> 336B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"across.m <span style='color:#111;'> 696B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"mutation.m <span style='color:#111;'> 515B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"plotresult.m <span style='color:#111;'> 1.46KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"main.m <span style='color:#111;'> 4.13KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"数据1.xlsx <span style='color:#111;'> 9.01KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"fitness.m <span style='color:#111;'> 1.38KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"repair_overMax.m <span style='color:#111;'> 280B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"get_fitness.m <span style='color:#111;'> 724B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明