A Study on Optimizing the Double-Spine Type Flow Path Design for the Overhead Transportation System Using Tabu Search Algorithm

Optimizing Flow Path Design(FPD)is a popular research area in transportation system design,but its application to Overhead Transportation Systems(OTSs)has been limited.This study focuses on optimizing a double-spine flow path design for OTSs with 10 stations by minimizing the total travel distance for both loaded and empty flows.We employ transportation methods,specifically the North-West Corner and Stepping-Stone methods,to determine empty vehicle travel flows.Additionally,the Tabu Search(TS)algorithm is applied to branch the 10 stations into two main layout branches.The results obtained from our proposed method demonstrate a reduction in the objective function value compared to the initial feasible solution.Furthermore,we explore howchanges in the parameters of the TS algorithm affect the optimal result.We validate the feasibility of our approach by comparing it with relevant literature and conducting additional tests on layouts with 20 and 30 stations.

Tabu机——一种新的全局优化神经网络

Ｔａｂｕ搜索是一种极其有效的广义启发式全局搜索技术，已经广泛地用于求解许多领域（特别是组合优化）中的全局优化问题．本文设法构造一种基于Ｔａｂｕ搜索策略的神经网络结构，详细介绍了这种神经网络的各个组成部分，说明了该网络的优缺点．最后，用两个例子检验这种神经网络，证明了它的有效性．

基于Tabu搜索的配电网络重构算法

配电网络重构是一个非常复杂的、大规模的组合优化问题。该文提出了一种非常有效的、鲁棒性很好的算法来求解正常运行条件下配电网络的重构问题,以减少网络中的能量损失费用。该算法基于Tabu搜索方法(TS)。作为现代启发式方法家族中的重要一员,Tabu搜索方法是近几年来发展起来的用于求解组合最优问题的一种通用算法。文中详细阐述了用于配电网络重构问题时Tabu搜索方法中各成员的设计。为了证明该文方法的可行性和有效性,还研究了3个不同规模的IEEE测试网络的重构问题。结果表明,该文提出的方法是一种非常有效的方法。

基于改进Tabu搜索算法的电力系统无功优化

本文将一种改进的 Tabu搜索算法 (MTSA)用于电力系统无功优化 ,建立了相应的数学模型 ,考虑了有功损耗费用和补偿费用 ,使得总费用最小。在一般 Tabu搜索算法的基础上 ,对搜索步长、禁忌表、不同循环起始点的选择以及算法终止判据等问题做了分析、讨论 ,并做了一些改进 ,使得更容易挑出局部最优解 ,保证可以搜索整个可行域 ,从而得到全局最优解的可能性更大。应用 MTSA对 IEEE6节点系统行了无功优化计算 ,与线性规划算法、Box算法进行了比较 ,结果表明 MTSA与 Box算法一类的随机搜索算法的优化结果相近 。

基于 Tabu 方法的配电电容器投切策略

本文首先给出配电网电容器优化投切策略的混合整数规划模型。然后应用ＴａｂｕＳｅｒａｃｈ优化方法解决该混合整数规划模型。通过对算例的演算证明，ＴａｂｕＳｅａｒｃｈ方法能够有效地处理整数约束和不可微的目标函数。

基于Tabu搜索的电压控制分区

电力系统的电压控制分区是一个非线性的大规模组合优化问题 ,使用常规方法常难以得到理想的结果。文中首先基于电压幅值对无功功率的灵敏度定义了电力系统各节点间的电气距离。然后根据电气节点间电气距离的关系 ,将电气节点映射到几何空间 ,从而将电力系统分区问题转化为几何空间中点的聚类问题 ,由此建立了电压控制分区的组合优化模型。 Tabu搜索法被用于求解该模型。最后在 IEEE1 1 8节点测试系统上对该方法进行了验证 ,结果表明该方法有效、可行。

Tabu搜索算法应用于多级路由问题

无级电话网中的路由迂回方案可以是多级的 多级路由方案问题是一个复杂度很高的问题 两级Tabu搜索算法的特征是宏观层控制和指导宏观区域的搜索 ,微观层搜索负责局部区域的集中搜索 该算法成功解决了多级路由问题 两级Tabu搜索算法是一个通用的算法 。

基于Tabu搜索算法的配电网电容器优化配置

应用Tabu搜索算法来解决配电网电容器优化配置问题,建立了相应的数学模型,目标函数为系统有功损耗费用和补偿电容器费用之和最小。文中在传统Tabu搜索法的基础上,利用灵敏度分析和嵌套Tabu搜索等方法对配电网电容器的安装位置和容量进行了优化配置。利用灵敏度分析可以产生较优的初始解,并在Tabu搜索中定义更好的邻域试验解, 这样可以更快速地搜索到邻域内的最优解;嵌套Tabu搜索法对电容器安装位置和容量分别进行优化配置,保证可以搜索到整个可行域,从而能更有效地搜索全局最优解。用测试算例验证了文中算法的有效性和可行性。

机组优化组合问题的随机tabu搜索算法

针对机组组合问题的特点,作者对tabu搜索策略和模拟退火算法(SA)的组合算法随机tabu搜索策略的编码方式、移动规则和tabu表的构造等作了适应性的改进,并对实际机组组合算例进行了求解。仿真结果表明,tabu-SA组合算法有效地结合了SA算法的大规模寻优特性和tabu搜索的局部搜索能力强的特点,能快速搜索到高质量的系统优化解。而且随机tabu搜索算法具有框架性算法不易陷入局部最优的特点,易于与其他算法结合来构造新的高效组合算法。

基于Tabu搜索的配电网络规划

详细探讨了现代启发式方法家族中的一个新兴成员—— Tabu搜索在配电网络规划中的应用。首先 ,在同时考虑配电系统扩展的固定费用和与电能损失相关的变化费用的基础上对配电网络规划问题进行了描述 ,并建立了相应的数学模型。其次 ,详细探讨了基于 Tabu搜索的配电网络规划问题。最后 ,将文中提出的方法在一具有 6个变电站、98条馈线段的试验网络上进行了测试。结果表明 ,所提出的方法是有效。

基于Tabu搜索方法的电力系统无功优化

将 Tabu搜索方法用于电力系统无功优化 ,采用二进制和十进制编码 2种方案。对IEEE30节点系统和 1 2 5节点山东省某地区电网进行了优化计算 ,并与简单遗传算法、结合模拟退火的遗传算法进行了比较 ,结果表明 Tabu搜索方法具有更强的全局寻优能力 ,可用于运行方式安排 。

基于覆盖集理论和Tabu搜索方法的电力系统警报处理

提出了基于覆盖集理论（ｓｅｔｃｏｖｅｒｉｎｇｔｈｅｏｒｙ）和Ｔａｂｕ搜索（Ｔａｂｕｓｅａｒｃｈ——ＴＳ）方法的电力系统警报处理的一种新方法。以覆盖集理论为基础，首先把电力系统警报处理问题表示为０－１整数规划问题，引入了一种新的评估指标。之后，提出了用ＴＳ方法来求解这一问题。两个算例系统的计算结果证明，所发展的数学模型是正确的。

基于Tabu搜索方法的输电系统最优规则

输电系统最优规划问题是一个复杂的非线性组合优化问题，至今未得到很好的解决。Tabu搜索（TS－TabuSearch）方法是近年来出现的用于求解组合优化问题的一种高效的启发式搜索技术。本文尝试了应用TS方法来解决输电系统最优规划问题，发展了相应的数学模型和其法。3个算例系统的计算结果证明了这种方法的可行性。

基于Tabu搜索技术的暂态稳定分类神经网络的输入特征选择

输入特征选择和输入空间降维是基于神经网络暂态稳定评估的首要问题,稳定分类结果的准确率主要决定于所选特征组成的输入空间的可分性。为此,讨论了如何选取一组代表性较好的输入特征,以降低输入空间维数和获取高的可分性;提出了一组用于稳定分类的系统特征及新的基于粗糙集理论特征离散化的类别可分离性判据,并利用Tabu搜索技术从维数较大的初始特征集中选择出一组有效特征,从而显著地降低了输入空间的维数。在10机39节点的新英格兰系统中的应用表明了所选方法的有效性。

基于Tabu搜索的异步电动机矢量控制PI参数优化

提出了异步电动机矢量控制参数整定的一种实用方法。以异步电动机调速系统的性能指标为目标函数 ,应用Tabu搜索算法 ,对PI调节器参数自动进行优化。仿真结果表明 ,应用本文方法优化控制器参数后 ,系统的性能有了明显改善。

Tabu搜索在特征选择中的应用

研究利用Ｔａｂｕ搜索从大特征集中选择一组有效特征的问题．分析了Ｔａｂｕ搜索中表长、邻域大小和候选解数量等参数对Ｔａｂｕ搜索的影响．对两种特征选择的问题，与经典及最近新提出的一些特征选择方法如ＳＦＳ，ＳＢＳ，ＧＳＦＳ，ＧＳＢＳ，ＰＴＡ，ＢＢ，ＧＡ和ＳＦＦＳ，ＳＦＢＳ等算法的实验比较表明，Ｔａｂｕ搜索在求解时间和解的质量上都取得了满意的结果．

基于GIS和Tabu搜索的配电网优化规划

针对传统方法求解配电网优化问题时速度慢的缺点 ,引入了具有快速搜索能力的Tabu搜索算法 .为了使规划结果更加直观 ,又引入了地理信息系统 (GIS ,GeographicInformationSystem)平台 .优化模型考虑线路投资的时间价值 ,以计及投资和损耗费用的年费用最小为目标 ,以线路传输容量、配电网的辐射性等为约束条件 ,以备选网络的生成树作为初始解 ,用Tabu搜索算法进行寻优 .算例结果表明 。

Tabu Search集中性和多样性自动平衡下的增强搜索策略

在禁忌搜索算法中,集中性搜索与多样性搜索是缺一不可但又相互矛盾的两个方面。本文提出了一种在禁忌搜索集中性和多样性自动平衡下的增强搜索策略算法,这种算法在集中性搜索与多样性搜索之间保持合理平衡的同时,又进一步对结果加强集中性搜索或者多样性搜索,以获全局最优解。以组合优化中的典型难题 TSP为例,通过自动更换邻域、候选集,较好地解决了集中性搜索与多样性搜索的冲突。仿真实验表明,解的质量提高了,验证该算法有效。

随机Hough变换与Tabu搜索算法在基元提取中的比较

Ｈｏｕｇｈ变换（ＨＴ）是目前应用最广的几何基元提取方法，其基本思想在于通过证据积累来提取基元．最近不少人又提出了通过代价函数的全局优化来提取几何基元的思想．随机Ｈｏｕｇｈ变换（ＲＨＴ）和Ｔａｂｕ搜索（ＴＳ）分别是Ｈｏｕｇｈ变换和优化方法中的佼佼者．ＲＨＴ和ＴＳ分别基于不同的策略，两种方法的相互比较在许多文献中已有提及，但目前尚无较完整的理论分析和系统的比较．本文在提取单个基元所需对最小点集的采样次数的期望值这一准则的基础上，对两种方法进行了比较．分析表明，随机Ｈｏｕｇｈ变换通常要优于Ｔａｂｕ搜索．从我们做的大量仿真和实际图像的实验也可看出，在提取的基元正确率相同的情况下，ＲＨＴ约比ＴＳ快１—２倍．

电机电磁场逆问题数值计算的改进 TABU 算法

在分析现有ＴＡＢＵ算法基础上，本文提出了一种通用的连续变量全局优化ＴＡＢＵ算法；典型数学函数验证和应用实例表明：本文算法仅用模拟退火（ＳＡ）算法２０％左右的迭代次数便可得到略好于ＳＡ算法的（全局）最优解。