【发车优化Matlab代码】基于改进蚁群算法求解列车发车优化问题

发布时间:2024年01月14日

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🔥 内容介绍

  1. 基于改进蚁群算法的列车发车优化问题建模:

    • 将列车发车优化问题抽象为一个图论模型,其中车站作为节点,列车运行路径作为边。

    • 定义列车发车优化问题的目标函数,即最小化列车运行总时间。

    • 确定列车发车优化问题的约束条件,包括列车运行时刻、列车运行速度、车站停靠时间等。

  2. 改进蚁群算法的具体步骤:

    • 初始化蚁群算法,包括蚁群规模、信息素浓度、启发因子等参数。

    • 构造蚁群算法的解空间,即所有可能的列车发车方案。

    • 定义蚁群算法的转移概率函数,即蚂蚁选择下一条路径的概率。

    • 更新蚁群算法的信息素浓度,即蚂蚁在路径上留下的信息素数量。

    • 重复执行上述步骤,直到蚁群算法收敛或达到预定的迭代次数。

  3. 改进蚁群算法的性能分析:

    • 比较改进蚁群算法与其他算法的优化效果,如遗传算法、模拟退火算法等。

    • 分析改进蚁群算法的收敛速度、鲁棒性和全局搜索能力等性能指标。

    • 评估改进蚁群算法在不同规模的列车发车优化问题中的表现。

  4. 改进蚁群算法的应用前景:

    • 将改进蚁群算法应用于实际的列车发车优化问题,如高铁线路、城市轨道交通等。

    • 探索改进蚁群算法在其他优化问题中的应用,如车辆调度、生产排程、资源分配等。

    • 研究改进蚁群算法与其他优化算法的融合,以进一步提高优化效率和优化质量。

📣 部分代码

%计划把列车时刻表24小时制换算成1~1440%包含不经停的车站?function [ Time_plantable ] =timetable_change( Time_plantable_24 )%Time_plantable_24:excel中输入的数据%MATLAB输入Excel中的时间数据值是转换过后的%所以在输入后要转换成我们需要的数据——datevec函数[row,col]=size(Time_plantable_24); %行数和列数datetime_1=datevec(Time_plantable_24);%datevec函数:将数据准换成    [年 月 日 小时 分钟 秒]     6列数据datetime_2=(datetime_1(:,4)*60+datetime_1(:,5));Time_plantable=reshape(datetime_2,row,col);end??

?? 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李鹏飞,沈最意.基于改进蚁群算法的水产品运输车路径优化策略[J].浙江海洋大学学报:自然科学版, 2017, 36(5):7.DOI:CNKI:SUN:REEF.0.2017-05-014.

[2] 王海明.基于蚁群算法的某区域部队物资运输路径优化问题研究[D].国防科学技术大学[2024-01-09].DOI:CNKI:CDMD:2.1018.997561.

[3] 赵卢月,董玉民,江彤.基于量子蚁群优化算法的最短路径问题求解[J].信息技术与信息化, 2019(12):4.DOI:10.3969/j.issn.1672-9528.2019.12.034.

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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

文章来源:https://blog.csdn.net/m0_60703264/article/details/135490168
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