基于多目标鲸鱼优化算法(NSWOA)求解地铁隧道竖向位移和成本的双目标求解(以铁道科学报与工程文章为例)研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在城市化进程加速的背景下，地铁作为高效便捷的公共交通方式，其建设规模不断扩大。地铁隧道工程作为地铁建设的核心组成部分，其施工质量和成本控制直接关系到整个地铁项目的经济效益和运营安全。

地铁隧道在施工和运营过程中，受地质条件、施工工艺、周边环境等多种因素影响，容易产生竖向位移。过大的竖向位移会导致隧道结构破坏、轨道变形，进而影响地铁的正常运营，甚至引发安全事故。同时，地铁隧道工程建设成本高昂，如何在保证隧道竖向位移控制在允许范围内的前提下，降低工程成本，成为地铁建设领域亟待解决的关键问题。

当前，关于地铁隧道优化的研究多集中在单目标优化方面，要么仅关注隧道竖向位移的控制，要么单纯追求成本的降低，难以同时满足工程的安全要求和经济需求。多目标优化算法能够在多个相互冲突的目标之间找到最优的权衡方案，为地铁隧道工程的优化提供了新的思路。

《铁道科学报》作为铁道工程领域的权威学术期刊，发表了大量关于地铁隧道工程设计、施工、监测等方面的高质量研究成果，为本文的研究提供了丰富的理论基础和工程案例参考。基于此，本文引入多目标鲸鱼优化算法 (NSWOA)，对地铁隧道竖向位移和成本进行双目标求解，旨在为地铁隧道工程的优化设计提供科学、有效的决策支持，具有重要的理论意义和工程应用价值。

二、双目标优化问题描述

五、研究结论与展望

（一）研究结论

1. 本文构建了地铁隧道竖向位移和成本的双目标优化模型，通过引入 NSWOA 算法对模型进行求解，实现了在保证隧道竖向位移控制在允许范围内的前提下，降低工程成本的目标。

1. 对 NSWOA 算法的改进，包括引入非支配排序机制、拥挤度计算与选择策略以及自适应参数调整策略，有效提高了算法的搜索性能和收敛速度，能够得到分布均匀、质量较高的非支配解集合。

1. 工程实例分析结果表明，NSWOA 算法在求解地铁隧道双目标优化问题中具有较好的适用性和有效性，能够为地铁隧道工程的优化设计提供科学、合理的决策支持。

（二）研究展望

1. 本文在构建隧道竖向位移预测模型时，仅考虑了部分主要影响因素，未来可以进一步考虑更多因素（如施工工期、周边环境影响等）对隧道竖向位移的影响，提高模型的预测精度。

1. 可以将 NSWOA 算法与其他智能优化算法（如遗传算法、粒子群优化算法等）进行融合，形成混合优化算法，进一步提高算法的性能，为地铁隧道工程优化提供更高效的求解方法。

1. 未来可以将本文的研究成果应用于更多不同地质条件和施工工艺的地铁隧道工程中，通过实际工程验证和反馈，不断完善双目标优化模型和求解算法，推动地铁隧道工程优化技术的发展。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王彦凯.雾制造环境下个性化定制虚拟生产线重构优化方法研究[D].重庆大学[2025-12-08].

[2] 魏大钧.小型冷热电联供系统多目标优化设计与能量管理策略研究[D].山东大学,2016.

[3] 舒伟成.地铁首末站常规公交"1+N"时刻表优化模型及算法[D].华东交通大学[2025-12-08].

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

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🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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