改進(jìn)的粒子群算法的研究及在動態(tài)交通分配問題中的應(yīng)用
發(fā)布時間:2020-08-13 13:55
【摘要】:近年來,隨著人們生活水平的日益提高、城市建設(shè)的飛快發(fā)展以及私家車輛的增多,人們對交通出行的便捷性和高效性有了更高的要求,但是私家車輛的日益增多也意味著交通擁堵的情況日益嚴(yán)重,于是交通網(wǎng)絡(luò)中的交通流量分配便成為人們越來越關(guān)注的話題。動態(tài)交通分配問題作為智能交通系統(tǒng)的核心應(yīng)運(yùn)而生,在解決交通網(wǎng)絡(luò)的使用效率方面提供了很大的研究發(fā)展空間。本文首先介紹了動態(tài)交通分配研究的現(xiàn)實意義以及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,然后對動態(tài)交通經(jīng)典模型進(jìn)行研究并改進(jìn),最后通過算法仿真驗證了改進(jìn)算法的有效性。粒子群算法是一種人工生命計算方法,自提出以來就以參數(shù)設(shè)置少、收斂性能高等優(yōu)點吸引著大量研究者。粒子群算法的應(yīng)用涉及多個領(lǐng)域,本文在理論上提出了基于種群分類的粒子群算法和基于交叉策略的粒子群算法,通過將改進(jìn)后的粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用到了動態(tài)交通分配問題中的經(jīng)典算例中,驗證了改進(jìn)后的算法在收斂性能和收斂精度上優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法。文章最初介紹了粒子群算法的思想發(fā)展史、標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的優(yōu)缺點,并提出了自己在粒子群算法改進(jìn)上的思想;其次,介紹了動態(tài)交通分配理論當(dāng)前的研究現(xiàn)狀;最后,將提出的改進(jìn)粒子群算法應(yīng)用于動態(tài)交通分配問題中,驗證所提出算法的有效性。具體創(chuàng)新點如下:(1)概述了粒子群算法的產(chǎn)生和發(fā)展,著重敘述了標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的基本思想以及應(yīng)用研究現(xiàn)狀,總結(jié)歸納了標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法存在的問題;(2)介紹了動態(tài)交通分配問題的理論發(fā)展史,著重介紹了利用最優(yōu)控制理論建模方法設(shè)計的動態(tài)交通模型;(3)在分析標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的基礎(chǔ)上,提出了基于種群分類的粒子群算法和基于交叉策略的粒子群算法這兩種改進(jìn)的粒子群算法。針對動態(tài)交通分配問題,分別使用改進(jìn)了的算法進(jìn)行求解,根據(jù)理論最優(yōu)值以及所設(shè)的閾值作為判斷收斂的依據(jù),通過仿真實驗驗證算法的有效性。
【學(xué)位授予單位】:山東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:U491
【圖文】:
12圖 2.1 粒子群算法的基本流程圖類的粒子群算法概述種群分類的基本思想,然后介紹基于種群事物不同的特點進(jìn)行劃分,使事物更有規(guī)支持向量機(jī)的優(yōu)異分類能力對粒子群的種
圖 2.3 Rosenbrock 測試函數(shù)圖形Rosenbrock 函數(shù)是無約束最優(yōu)化理論與方法中一個非常經(jīng)典的檢驗問題,是衡量無約束算法優(yōu)劣的一個重要工具。該函數(shù)尋優(yōu)的過程是利用算法多次迭代,不斷在更新的較好解中尋找最優(yōu)解的過程。利用 Rosenbrock 函數(shù)的性質(zhì)檢測優(yōu)化函數(shù)在多次迭代過程中的優(yōu)化效果。
圖 2.3 Rosenbrock 測試函數(shù)圖形Rosenbrock 函數(shù)是無約束最優(yōu)化理論與方法中一個非常經(jīng)典的檢驗問題,是衡量無約束算法優(yōu)劣的一個重要工具。該函數(shù)尋優(yōu)的過程是利用算法多次迭代,不斷在更新的較好解中尋找最優(yōu)解的過程。利用 Rosenbrock 函數(shù)的性質(zhì)檢測優(yōu)化函數(shù)在多次迭代過程中的優(yōu)化效果。
本文編號:2792089
【學(xué)位授予單位】:山東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:U491
【圖文】:
12圖 2.1 粒子群算法的基本流程圖類的粒子群算法概述種群分類的基本思想,然后介紹基于種群事物不同的特點進(jìn)行劃分,使事物更有規(guī)支持向量機(jī)的優(yōu)異分類能力對粒子群的種
圖 2.3 Rosenbrock 測試函數(shù)圖形Rosenbrock 函數(shù)是無約束最優(yōu)化理論與方法中一個非常經(jīng)典的檢驗問題,是衡量無約束算法優(yōu)劣的一個重要工具。該函數(shù)尋優(yōu)的過程是利用算法多次迭代,不斷在更新的較好解中尋找最優(yōu)解的過程。利用 Rosenbrock 函數(shù)的性質(zhì)檢測優(yōu)化函數(shù)在多次迭代過程中的優(yōu)化效果。
圖 2.3 Rosenbrock 測試函數(shù)圖形Rosenbrock 函數(shù)是無約束最優(yōu)化理論與方法中一個非常經(jīng)典的檢驗問題,是衡量無約束算法優(yōu)劣的一個重要工具。該函數(shù)尋優(yōu)的過程是利用算法多次迭代,不斷在更新的較好解中尋找最優(yōu)解的過程。利用 Rosenbrock 函數(shù)的性質(zhì)檢測優(yōu)化函數(shù)在多次迭代過程中的優(yōu)化效果。
【參考文獻(xiàn)】
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2 王素欣;高利;崔小光;陳雪梅;谷莉方;;交通分配的粒子群優(yōu)化算法[J];交通運(yùn)輸工程學(xué)報;2007年05期
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4 劉炳全;黃崇超;;一種新的路徑生成式Logit交通分配算法[J];系統(tǒng)工程;2006年02期
5 四兵鋒;孫壯志;趙小梅;;基于隨機(jī)用戶平衡的混合交通網(wǎng)絡(luò)流量分離模型[J];中國公路學(xué)報;2006年01期
6 李寧,鄒彤,孫德寶,秦元慶;基于粒子群的多目標(biāo)優(yōu)化算法[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2005年23期
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本文編號:2792089
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