【发车优化】基于改进蚁群算法求解列车发车优化问题附matlab代码

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⛄ 内容介绍

对于列车发车优化问题,改进蚁群算法是一种常用的求解方法。蚁群算法模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为,通过多个虚拟蚂蚁的协作,逐步找到最优解。

下面是基于改进蚁群算法求解列车发车优化问题的一般步骤:

  1. 定义问题:明确列车发车优化问题的目标和约束条件。例如,最小化列车间隔时间、最大化运输量等。

  2. 建立模型:将列车发车优化问题转化为数学模型。可以使用图论的方法表示列车运行线路,包括车站、轨道等元素,并定义适当的数学函数来描述列车运行时间、列车间隔等。

  3. 创建蚁群算法:设计改进蚁群算法来求解列车发车优化问题。蚁群算法包括初始化蚁群、计算启发式信息、选择下一个节点、更新信息素等步骤。

  4. 迭代搜索:循环执行蚁群算法的迭代过程,直到达到一定的停止条件。在每一次迭代中,虚拟蚂蚁根据概率选择下一个节点,并更新信息素。

  5. 输出结果:根据迭代搜索得到的最优解,得到列车发车的优化方案。可以根据最优解进行列车发车计划的安排。

⛄ 部分代码

F_1=min(F_best);pos_1=min(find(F_1==F_best));%%计算Time_realtable%1.先将晚点区间后续的所有车辆拼接在一起Time_realtable_0=[Time_plantable(2*Delay_station-1:Max_station,1:Delay_train-1),T3ant_best(:,:,Max_NI)];%2.将所有区间拼接在一起Time_realtable=[Time_plantable(1:2*(Delay_station-1),:);Time_realtable_0];Time_realtable_1=[Time_plantable(1:2*Delay_station-1,:);Time_realtable_0];%绘图用Time_realtable_2=[Time_plantable(1:2*Delay_station-1,Delay_train);Time_plantable(2*Delay_station-1:Max_station,Delay_train)];Time_realtable_final=[Time_realtable_1,Time_realtable_2];%计算程序运行时间toc;Truntime=toc;disp(['程序运行时间:',num2str(toc)]);%绘制列车的目标函数---------------------------------------------------------figure(1);plot(F_best,'linewidth',3)title('算法收敛曲线');xlabel('迭代次数');ylabel('目标函数');%绘制列车路径(点)布局图---------------------------------------------------figure(2);Record_road=log(Record_road_0);%取对数Record_road(Record_road==-inf)=0;Record_road=ceil(Record_road);%向上取整[raw_figure2,col_figure2]=find(Record_road~=0);HeatMap(Record_road(:,min(col_figure2):max(col_figure2)))%绘制列车实际运行图---------------------------------------------------------%加上晚点列车的原计划时刻figure(3);[raw_figure3,col_figure3]=size(Time_realtable_final); %第一站晚点for u=1:col_figure3    y=[70 70 70 60 60 53 53 44 44 36 36 24 24 12 12 0 0];    a=Time_realtable_final(:,u);    a(isnan(Time_realtable_final(:,u)))=[];    y(isnan(Time_realtable_final(:,u)))=[];    hold on;    plot(a,y,'k','linewidth',3);       title('列车实际运行图');endset(gca,'yticklabel',[]);set(gca,'xticklabel',[]);%设置纵坐标abscissa=1195;%横坐标text(abscissa,70,'沈阳北高速场');text(abscissa,60,'六王屯线路所');text(abscissa,53,'铁岭西');text(abscissa,44,'开原西');text(abscissa,36,'昌图西');text(abscissa,24,'四平东');text(abscissa,12,'公主岭南'); text(abscissa,0,'长春西');%设置横坐标text(1198,-2,'20:00');text(1208,-2,'20:10');text(1198,-2,'20:00');text(1208,-2,'20:10');text(1218,-2,'20:20');text(1228,-2,'20:30');text(1238,-2,'20:40');text(1248,-2,'20:50');text(1258,-2,'21:00');text(1268,-2,'21:10');text(1278,-2,'21:20');text(1288,-2,'21:30');text(1298,-2,'21:40');text(1309,-2,'21:50');text(1318,-2,'22:00');text(1329,-2,'22:10');text(1339,-2,'22:20');text(1349,-2,'22:30');text(1359,-2,'22:40');grid minor;ax=gca;ax.YGrid='on';ax.XGrid='on';          

⛄ 运行结果

【发车优化】基于改进蚁群算法求解列车发车优化问题附matlab代码_第1张图片

【发车优化】基于改进蚁群算法求解列车发车优化问题附matlab代码_第2张图片

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