simulated annealing algorithm
در نشریات گروه عمران-
International Journal of Optimization in Civil Engineering, Volume:12 Issue: 2, Spring 2022, PP 234 -243
The cycle basis of a graph arises in a wide range of engineering problems and has a variety of applications. Minimal and optimal cycle bases reduce the time and memory required for most of such applications. One of the important applications of cycle basis in civil engineering is its use in the force method to frame analysis to generate sparse flexibility matrices, which is needed for optimal analysis. In this paper, the simulated annealing algorithm has been employed to form suboptimal cycle basis. The simulated annealing algorithm works by using local search generating neighbor solution, and also escapes local optima by accepting worse solutions. The results show that this algorithm can be used to generate suboptimal and subminimal cycle bases. Compared to the existing heuristic algorithms, it provides better results. One of the advantages of this algorithm is its simplicity and its ease for implementation.
Keywords: suboptimal cycle basis, simulated annealing algorithm, graph theory, metaheuristic algorithms, sparse matrices -
یکی از روش هایی که متخصصان حمل و نقل برای کاهش تراکم ترافیکی استفاده مینمایند، افزایش ظرفیت شبکه است که به دو صورت افزودن کمانهای جدید به شبکه و یا بهبود کمانهای حاضر در شبکه انجام میشود. هدف این مطالعه ارائه مدلی جدید برای حل مسئله طراحی شبکه پیوسته با در نظر گرفتن تقاضای انعطاف پذیراست. این مساله که با عنوان مسئله CNDP شناخته میشود، در این مطالعه در قالب مدلی به صورت یک مساله دو سطحی ارائه شده که مساله سطح بالا بیشینه کردن مازاد منافع مصرف کننده و مساله سطح پایین، مساله تخصیص ترافیک با تقاضای انعطاف پذیر است. برای حل این مدل از الگوریتم گرم و سرد کردن شبیه سازی شده استفاده شده است. مدل ارائه شده در این مطالعه برای دو شبکه فرضی حل شده و نتایج به دست آمده مورد تحلیل قرار خواهند گرفت. همچنین با انجام تحلیل حساسیت بر روی پارامترهای الگوریتم SA، مقدار بهینه پارامترها معرفی خواهند شد. در این مطالعه بر روی میزان بودجه نیز تحلیل حساسیت انجام شده است و در نهایت چگونگی تغیرات مقدار مازاد منافع مصرف کننده نسبت به تغییرات بودجه گزارش شده است.
کلید واژگان: طراحی شبکه پیوسته، مازاد منافع مصرف کننده، الگوریتم گرم و سرد کردن شبیه سازی شده، تخصیص ترافیکOne way to reduce traffic congestion is to increase network capacity. The solution is applicable by either adding new links to the network or improving the existing links. The purpose of this study is to provide a model able to determine the optimum capacity of network links considering an elastic demand. The problem is known as Continuous Network Design Problem (CNDP) in transportation. The model has been developed as a bi-level program. The objective function at the upper level is to maximize the consumer surplus for which Simulated Annealing (SA) algorithm has been used to determine the optimal solution. The lower level problem is formulated as assigning traffic considering elastic demand for which Frank–Wolf method has been used. Two networks have been used to compare the results. Also, sensitivity analysis on the parameters of SA was done to find optimum values for the parameters. Finally, after accomplishing another sensitivity analysis on the budget, consumer surplus changes have been reported against budget variations.Keywords: Continuous Network Design, Consumer Surplus, Traffic Assignment, Simulated Annealing Algorithm
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.