详情

原文传递交通系统中的智能决策研究

论文题名：	交通系统中的智能决策研究
关键词：	城市交通系统;智能决策;抢险救灾;优化算法;遗传算法;蚁群算法;路径寻优
摘要：	城市交通系统是生命线工程系统的重要组成部分。城市的规模越大，现代化建设的程度越高，在地震灾害过后的抗灾救灾中，交通系统的地位就越重要。本文运用多种优化算法，即蚁群算法，遗传算法和模拟退火算法等实现了对实际交通系统抗灾救灾最佳路径的寻优。其中针对蚁群算法进行改进：提出了“惩罚”的思想和弯道取直的策略。进而提高了求解两点间最优路径的效率，并将其在31个汇点(见附录A的算例2)组成的旅行商问题中进行测试，证实了它的有效性。本文以实际交通系统的寻优问题(见附录A的算例1)为研究对象，结合当前智能算法的发展，做了以下的研究与开发：(1)运用VisualBasic6.0编制了多种智能算法的寻优。并且针对蚁群算法提出新的改进方法。(2)在VisualBasic6.0可视化程序的框架内，实现寻优问题的可视化。(3)通过算例1与算例2来验证改进的可行性。相应地，主要研究内容如下三个方面：首先，总结了国内外生命线工程中交通系统的工程抗震发展现状，阐明了交通系统寻优工作的重要性。介绍VisualBasic6.0程序的研发情况，为问题的可视化提供了载体。通过软件开发使得路径寻优的各种算法与实际交通图联系有机结合，使得问题的解决变得更加明了。其次，研究多种智能算法的基本原理，在VisualBasic6.0程序环境下实现了它们的寻优思想，并把它们运用到算例1中，实现了实际问题对寻找最佳救灾路径的要求。对于蚁群算法提出了惩罚和弯道取直的新思想；并且尝试了把遗传算法和蚁群算法相互结合；这些算法的改进对路径寻优起到很好的作用。最后，在VisualBasic6.0程序环境下实现了模拟退火算法、Dijkstra算法和动态规划法，通过实际的计算结果与蚁群、遗传算法的加以对比。另外，本文对蚁群、遗传和模拟退火算法中参数的作用也给予了详细的论述。本文对算法的验证不单纯停留在算例l的情况中，还把它们运用到算例2中进行检验，证明了蚁群和遗传算法改进的合理性。
作者：	褚雪松
专业：	防灾减灾工程及防护工程
导师：	柳春光
授予学位：	硕士
授予学位单位：	大连理工大学
学位年度：	2006
正文语种：	中文