混沌自适应变异粒子群算法优化铁路空车调配

本文主要探讨了在解决大规模铁路空车调配问题时，如何应用混沌自适应变异粒子群算法来寻求最优解决方案。传统的空车调配问题是一个复杂的优化问题，涉及到众多因素如车辆调度、路线规划等，以降低运输成本并提高资源利用率。在论文中，作者提出了一种创新方法，即结合混沌理论的特性与粒子群优化算法的优势。 混沌自适应变异粒子群算法的核心在于利用混沌系统的遍历性来初始化粒子群，这种特性使得群体具有更高的初始多样性，有助于避免陷入局部最优。通过监测群体适应度方差，算法能够动态调整变异概率，确保在搜索过程中既不会过于保守，也不会过于冒险。此外，通过自适应地调整惯性权重因子，算法增强了群体的全局和局部搜索能力，能够在广阔的搜索空间中找到更优解。 在实际应用中，作者将这一算法应用于铁路空车调配问题，构建了一个数学模型，目标是通过优化空车的总走行距离来提高整体运输效率。通过与蚁群算法和标准粒子群算法的比较，结果显示混沌自适应变异粒子群算法在寻优结果和效率上表现出显著优势，这表明其在大规模复杂问题求解中的潜在价值。 论文的作者团队由王铁君讲师和邬月春硕士研究生组成，他们分别在启发式优化算法和混沌控制领域有着深入研究。研究得到了国家自然科学基金和甘肃省自然科学基金的资助，进一步证明了该课题的重要性和研究价值。 总结来说，这篇论文不仅提供了一种新颖且高效的算法策略，还展示了混沌自适应变异粒子群在铁路空车调配问题中的实际应用效果，为该领域的优化决策提供了新的思路和技术支持。对于理解和优化大规模物流系统，尤其是铁路运输系统的运营效率具有重要的理论和实践意义。