甘肃省教育厅科研基金(1118B-03)
- 作品数：4 被引量：30H指数：4
- 相关作者：王铁君邬开俊徐国丽张琛邬月春更多>>
- 相关机构：兰州交通大学西北民族大学甘肃政法学院更多>>
- 发文基金：甘肃省教育厅科研基金甘肃省自然科学基金国家社会科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 多车场车辆路径问题的改进粒子群算法被引量：8
- 2013年
- 多车场车辆路径问题是一类实用性很高的NP难解问题。针对标准粒子群算法易早熟、收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的改进算法,该算法采用协同进化思想,同时在搜索陷入局部最优的情况下引入了模式搜索方法。针对多车场车辆路径问题构造了一种新的粒子编码方法,建立了相应的数学模型,并介绍了该算法的详细实现过程。仿真结果通过和遗传算法和标准粒子群算法比较,表明该算法具有更好的寻优速度和寻优效率,从而证明了提出的算法用于优化多车场车辆路径问题是可行和有效的。
- 王铁君邬开俊
- 关键词：车辆路径问题多车场模式搜索协同进化
- 带时间窗的多车场车辆路径优化的粒子群算法被引量：7
- 2012年
- 带时间窗的多车场车辆路径问题在基本车辆路径问题的基础上增加了"多车场"与"时间窗"两个约束条件,是一个典型的NP难解问题。将粒子群算法应用于带时间窗的多车场车辆路径优化问题,构造了一种适用于求解车辆路径问题的粒子编码方法,建立了相应的数学模型,在此基础上设计了相应的算法。算例通过和遗传算法、蚁群算法进行比较,证明了其搜索速度和寻优能力的优越性。
- 王铁君邬开俊
- 关键词：时间窗多车场车辆路径优化粒子群算法
- 基于云遗传的RBF神经网络的交通流量预测被引量：10
- 2014年
- 以神经网络和混沌时间序列理论为基础,提出了一种基于云遗传的RBF神经网络优化算法。该算法利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性的特点,由正态云模型的Y条件云发生器实现交叉操作,由基本云发生器实现变异操作,提高了遗传搜索的效率,精简了网络结构。将该算法应用到Logistic混沌时间序列和实测交通流时间序列进行算法的有效性验证,并与传统的RBF算法和遗传算法优化的RBF算法(GARBF)进行比较。仿真结果表明该算法对混沌时间序列和交通流预测的精度有较大提高,从而证明该算法在交通流时间序列预测领域的可行性和有效性。
- 张琛徐国丽
- 关键词：云理论遗传算法RBF神经网络交通流量预测
- 基于差分进化的BP神经网络预测混沌时间序列被引量：5
- 2013年
- 针对BP神经网络预测模型收敛速度慢和容易陷入局部极小值的缺点,将差分进化算法和神经网络结合起来,提出了一种基于差分进化算法的BP神经网络预测混沌时间序列的方法,利用差分进化算法的全局寻优能力对BP神经网络的权值和阈值进行优化,然后训练BP神经网络预测模型求得最优解,将该预测方法用到3个典型的混沌时间序列进行算法的有效性验证,并与BP算法的预测精度进行了比较,仿真结果表明该方法对混沌时间序列预测具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。
- 邬月春王铁君
- 关键词：混沌时间序列差分进化
