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刊名：机械传动
发表时间：2015-01-01
摘要:
针对传统遗传算法在求解非线性规划问题时局部搜索能力较弱,惩罚函数求解精度不高的缺陷,将非线性规划算法引入到遗传算法中,提出一种基于动态惩罚函数的非线性规划遗传算法,将遗传算法的全局寻优能力和非线性规划算法的局部寻优能力结合起来,并引入动态惩罚函数,根据不可行点到可行域的距离和可行度自适应的调整惩罚项的值,从而能够快速求出全局最优解.介绍了动态惩罚函数的设计、改进遗传算法的关键技术和流程.最后,以某型号汽车变速器的优化设计验证了算法的合理性.与传统遗传算法相比,改进后的遗传算法解的质量、收敛速度明显提高,因而为遗传算法的改进提供了一种新的思路.
发表时间：2018-08-01
摘要:
乘客选择行为引起地铁车站客流量分布动态变化,并导致拥堵的传播,是承载能力瓶颈产生的关键因素之一.通过分析乘客在站服务事件链,构建地铁车站系统中设施设备关联网络.在分析乘客选择行为作用下的关联网络特性的基础上,建立了节点约束下的车站客流分配模型,并引入动态惩罚函数求解该模型,结合求解结果,提出通过节点受影响程度指标来识别能力瓶颈.以上海地铁陆家浜路站为例分析,与StaPass软件的仿真结果进行对比,验证了该方法的可行性和准确性,有助于快速分析不同客流条件下车站客流分布,并确定能力瓶颈.
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