10.3969/j.issn.2095-6835.2010.34.097
遗传蚁群算法在编组站进路优化中的应用
进路优化是企业编组站调度的一个重要环节.合理进行进路选择,有利于减少货车在站停留时间,提高作业效率.本文针对企业编组站的作业和站场分布特点,建立了该问题数学模型,提出了一种融合了遗传算法和蚁群算法特点的遗传蚁群算法(GACA)来解决这种大规模组合优化问题,采用遗传算法生成信息素分布,利用蚁群算法求精确解,优势互补.结合实例计算说明了该融合算法是有效可行的.
编组站调度、进路优化、遗传蚁群算法
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U292(铁路运输管理工程)
2014-07-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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