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交通运输工程学报 2023年第3期23卷 198-208页

作者：马昌喜石褚巍杜波兰州交通大学交通运输学院甘肃兰州730070 兰州交通大学高原铁路运输智慧管控铁路行业重点实验室甘肃兰州730070 兰州财经大学信息工程学院甘肃兰州730020 伍伦贡大学智能基础设施研究中心新南威尔士伍伦贡2522

为了实现对受灾城市的快速支援,同时尽可能降低应急救援网络的建设成本,以应急救援站选址和应急救援通道布局为落脚点,研究了三级轴辐式应急救援网络的多目标规划方法;考虑轴辐式网络的多级结构及应急救援站间的连通关系特征,以三级应... 详细信息

为了实现对受灾城市的快速支援,同时尽可能降低应急救援网络的建设成本,以应急救援站选址和应急救援通道布局为落脚点,研究了三级轴辐式应急救援网络的多目标规划方法;考虑轴辐式网络的多级结构及应急救援站间的连通关系特征,以三级应急救援站选址、应急救援站间的连通关系及应急救援通道等级为决策变量,以各级应急救援站的建设成本和网络平均救援时间最小为双目标函数,构建三级轴辐式应急救援网络规划模型;结合决策变量的特征为三级轴辐式应急救援网络规划模型设计了三段式编码结构的小生境pareto遗传算法;依托甘肃省14个城市的公路网络进行应急救援网络的建模求解,验证方法的有效性,并将优化结果与传统三级应急救援网络进行了对比。研究结果表明:三段式编码结构的小生境pareto遗传算法能够有效求解该轴辐式应急救援网络规划模型;与传统应急救援网络模型的最优解相比,选取的pareto解方案可使三级轴辐式应急救援网络在应急救援站的建设成本上降低8.3%,在网络平均救援时间上加快了3.5 h,其优化结果可支配传统应急救援网络的最优解。可见,提出的三级轴辐式应急救援网络规划方法能够兼顾轴辐式网络的集约特性,同时取得更短的应急救援时间。

关键词：交通规划轴辐式应急救援网络多目标规划应急救援站应急救援通道平均救援时间小生境pareto遗传算法

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岩体随机不连续面产状数据划分方法研究

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岩石力学与工程学报 2007年第9期26卷 1809-1816页

作者：卢波丁秀丽邬爱清长江科学院水利部岩土力学与工程重点实验室湖北武汉430019

动态聚类算法从本质上讲是单目标组合优化算法,一般需要事先给定目标分类数和初始聚类中心,且初始聚类中心的选择对数据划分结果影响较大。为了解决该问题,提出将产状数据的划分问题转化为多目标优化问题,并采用小生境pareto遗传算法进... 详细信息

动态聚类算法从本质上讲是单目标组合优化算法,一般需要事先给定目标分类数和初始聚类中心,且初始聚类中心的选择对数据划分结果影响较大。为了解决该问题,提出将产状数据的划分问题转化为多目标优化问题,并采用小生境pareto遗传算法进行求解。针对聚类问题的特殊性,采用基于链表的编码方案,并建议相应的遗传操作算子;通过引入小生境技术和pareto支配集理论,仅通过一次求解可由pareto支配集给出对应于不同目标组数的最优分组结果,而且不用事先给定目标组数以及初始聚类中心。最后,将算法应用于三峡船闸高边坡岩体实测不连续面产状数据的划分,得到较为符合实际的优势结构面分组。

关键词：岩石力学随机不连续面产状数据划分聚类方法多目标优化问题小生境pareto遗传算法

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基于INPGA的地下水污染治理多目标优化管理模型:Ⅰ——理论方法与算例验证

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地质论评 2011年第2期57卷 277-284页

作者：吴剑锋彭伟钱家忠吴吉春南京大学地球科学与工程学院水科学系南京210093 合肥工业大学资源与环境工程学院合肥230009

基于小生境技术的pareto遗传算法(NPGA)是一种求解多目标问题的智能搜索方法,适用于优化多种非线性、不连续等复杂多目标问题。但该算法存在局部早熟收敛和收敛速度慢两个不足,在求解pareto前沿上效果不佳。本文在NPGA的基础上,提出了改... 详细信息

基于小生境技术的pareto遗传算法(NPGA)是一种求解多目标问题的智能搜索方法,适用于优化多种非线性、不连续等复杂多目标问题。但该算法存在局部早熟收敛和收敛速度慢两个不足,在求解pareto前沿上效果不佳。本文在NPGA的基础上,提出了改进NPGA方法(INPGA),通过pareto解集过滤器、精英个体保留策略、邻域空间Mühlenbein变异等三项改进措施,提高了算法的求解能力。同时,应用个体适应值库操作和MPI(Message Passing Interface)并行计算技术来提高求解速度。最后将该方法应用于一个理想二维地下水污染修复问题的多目标优化求解,结果表明,该算法求解过程简单,计算时间短,优化得到的pareto解集权衡曲线的跨度更为合理,具有很好的应用效果。

关键词：地下水污染治理模拟优化方法多目标优化小生境pareto遗传算法 MPI并行计算

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基于INPGA的地下水污染治理多目标优化管理模型:Ⅱ——实例应用

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地质论评 2011年第3期57卷 437-443页

作者：吴剑锋彭伟钱家忠吴吉春郑春苗南京大学地球科学与工程学院水科学系南京210093 合肥工业大学资源与环境工程学院合肥230009 北京大学工学院能源与资源工程系水资源研究中心北京100871 美国阿拉巴马大学地质科学系

简单算例研究表明改进的小生境pareto遗传算法(INPGA)用于求解地下水系统的多目标优化管理模型时,求解过程简单,计算速度快,而且得到的pareto解集跨度更为合理。本文以美国麻省军事保护区(MassachusettsMilitaryReservation,MMR)为实例... 详细信息

简单算例研究表明改进的小生境pareto遗传算法(INPGA)用于求解地下水系统的多目标优化管理模型时,求解过程简单,计算速度快,而且得到的pareto解集跨度更为合理。本文以美国麻省军事保护区(MassachusettsMilitaryReservation,MMR)为实例,通过建立研究区复杂地下水污染治理的多目标优化管理模型,进一步对比NPGA和INPGA的求解结果,同时详细讨论和分析适应值库操作和MPI并行技术在实例中的应用效果。求解结果表明MPI并行技术在实例应用中能明显提高加速度和计算效率,而且同样能提供足够的选择方案供决策者权衡选择,由此证明基于INPGA的地下水污染治理多目标优化模型具有很好的应用前景。

关键词：麻省军事保护区地下水污染治理多目标优化小生境pareto遗传算法 MPI并行计算

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