原文服务方: 科技与创新       
摘要:
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.
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文献信息
篇名 遗传蚁群算法在编组站进路优化中的应用
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 编组站调度 进路优化 遗传蚁群算法
年,卷(期) 2010,(34) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 243-244,220
页数 分类号 U292
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.34.097
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 雷友诚 湖南大学电气与信息工程学院 10 99 5.0 9.0
2 涂祖耀 湖南大学电气与信息工程学院 2 25 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
编组站调度
进路优化
遗传蚁群算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
总下载数(次)
0
总被引数(次)
202805
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