2025年大學(xué)《系統(tǒng)科學(xué)與工程》專業(yè)題庫——系統(tǒng)科學(xué)與工程在模型優(yōu)化中的應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每題3分，共15分）1.系統(tǒng)優(yōu)化2.模型參數(shù)3.遺傳算法4.粒子群優(yōu)化5.系統(tǒng)動力學(xué)模型二、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述系統(tǒng)優(yōu)化的基本流程。2.比較線性規(guī)劃模型與非線性規(guī)劃模型在建模與求解方面的主要區(qū)別。3.簡述遺傳算法中交叉和變異操作的作用。4.在使用系統(tǒng)動力學(xué)模型進(jìn)行政策模擬時，需要關(guān)注哪些關(guān)鍵環(huán)節(jié)？三、論述題（每題10分，共30分）1.論述系統(tǒng)科學(xué)思維在模型優(yōu)化過程中的重要性。2.試述在具體問題中如何選擇合適的優(yōu)化算法，并說明選擇依據(jù)。3.結(jié)合一個你熟悉的領(lǐng)域（如生產(chǎn)調(diào)度、交通管理、資源分配等），論述模型優(yōu)化如何解決該領(lǐng)域的實際問題，并簡述可能遇到的主要挑戰(zhàn)。四、計算/分析題（共25分）1.（10分）某工廠生產(chǎn)兩種產(chǎn)品A和B，需要使用兩種資源M和N。生產(chǎn)每單位產(chǎn)品A需要消耗M2單位，N1單位；生產(chǎn)每單位產(chǎn)品B需要消耗M1單位，N2單位。產(chǎn)品A的利潤為3元/單位，產(chǎn)品B的利潤為2元/單位。工廠現(xiàn)有M資源共10單位，N資源共8單位。如何安排兩種產(chǎn)品的生產(chǎn)計劃，才能使工廠的總利潤最大？請建立該問題的線性規(guī)劃模型。2.（15分）考慮一個簡單的單目標(biāo)優(yōu)化問題，目標(biāo)函數(shù)為f(x)=x2在區(qū)間[-5,5]上的最小化。假設(shè)采用遺傳算法求解，請簡述該算法可能包含的主要步驟，并說明在每一步驟中需要考慮的關(guān)鍵因素（如種群大小、編碼方式、選擇算子、交叉算子、變異算子等）。（無需具體實現(xiàn)，只需描述流程和關(guān)鍵要素）五、案例分析題（共30分）某城市交通管理部門希望優(yōu)化主要干道的信號燈配時方案，以緩解高峰時段的交通擁堵，提高道路通行效率。該城市某主要干道是一個十字路口，有四個方向（北、南、東、西）的機動車道和行人通道。交通管理部門收集了近期該路口在不同時段（如高峰期、平峰期）的車流量和行人流量數(shù)據(jù)。請運用系統(tǒng)科學(xué)與工程的思想，結(jié)合模型優(yōu)化的方法，分析并回答以下問題：1.（5分）在構(gòu)建該路口信號燈配時優(yōu)化模型時，可能需要考慮哪些主要的系統(tǒng)要素和它們之間的相互關(guān)系？2.（8分）可以采用哪些類型的模型（如數(shù)學(xué)模型、仿真模型等）來描述該路口的交通系統(tǒng)？簡述選用這些模型進(jìn)行優(yōu)化的基本思路。3.（10分）如果采用仿真優(yōu)化方法，請簡述可能的設(shè)計步驟，包括仿真模型的建立、優(yōu)化算法的選擇、仿真實驗的設(shè)計（如如何定義優(yōu)化變量、目標(biāo)函數(shù)和約束條件）、結(jié)果分析等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。4.（7分）在實施信號燈配時優(yōu)化方案時，可能會遇到哪些實際挑戰(zhàn)？如何運用系統(tǒng)科學(xué)的方法來應(yīng)對這些挑戰(zhàn)？（如考慮不同時段的差異、行人需求、特殊事件的影響等）試卷答案一、名詞解釋1.系統(tǒng)優(yōu)化：指在系統(tǒng)目標(biāo)和約束條件的限制下，尋求系統(tǒng)整體性能指標(biāo)（如效率、效益、穩(wěn)定性等）達(dá)到最優(yōu)或滿意解的過程。它強調(diào)從系統(tǒng)的整體出發(fā)，協(xié)調(diào)各子系統(tǒng)間的關(guān)系，以實現(xiàn)全局最優(yōu)。**解析思路：*考察對系統(tǒng)優(yōu)化基本概念的掌握。答案需包含“系統(tǒng)”、“目標(biāo)”、“約束”、“最優(yōu)解”等核心要素，并點明其整體性和協(xié)調(diào)性特點。2.模型參數(shù)：指在系統(tǒng)模型中，其值可以根據(jù)實際情況或數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，并對模型輸出結(jié)果產(chǎn)生影響的變量或常數(shù)。參數(shù)的設(shè)定和優(yōu)化是模型應(yīng)用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。**解析思路：*考察對模型構(gòu)成要素的理解。答案需明確參數(shù)是模型的一部分，是可調(diào)的，且影響輸出，區(qū)分參數(shù)與模型結(jié)構(gòu)、輸入數(shù)據(jù)。3.遺傳算法：一種受生物進(jìn)化機制（選擇、交叉、變異）啟發(fā)的啟發(fā)式優(yōu)化算法。它將潛在解編碼為個體，通過模擬自然選擇過程，不斷迭代種群，使種群整體性能逐漸提升，最終得到近似最優(yōu)解。**解析思路：*考察對主流元啟發(fā)式算法的基本認(rèn)識。答案需包含其生物啟發(fā)來源、基本操作（選擇、交叉、變異）、迭代過程以及應(yīng)用目標(biāo)（優(yōu)化）。4.粒子群優(yōu)化：一種基于群體智能的優(yōu)化算法，模擬鳥群或魚群的社會行為。算法中的每個個體（粒子）根據(jù)自身歷史最優(yōu)位置和整個群體的歷史最優(yōu)位置，動態(tài)調(diào)整其搜索速度和位置，以尋找最優(yōu)解。**解析思路：*考察對另一類主流元啟發(fā)式算法的理解。答案需包含其群體智能特性、粒子概念、位置和速度更新機制、以及尋找最優(yōu)解的目標(biāo)。5.系統(tǒng)動力學(xué)模型：一種基于反饋回路思想，模擬復(fù)雜系統(tǒng)動態(tài)行為和長期演化的建模方法。它通常使用Stocks（存量）和Flows（流量）來描述系統(tǒng)狀態(tài)變化，并通過仿真實驗分析政策干預(yù)效果。**解析思路：*考察對特定建模方法的掌握。答案需點明其核心思想（反饋回路）、關(guān)鍵要素（Stocks&Flows）、建模目的（模擬動態(tài)、分析政策）。二、簡答題1.系統(tǒng)優(yōu)化的基本流程通常包括：問題定義（明確優(yōu)化目標(biāo)、約束條件和系統(tǒng)邊界）；系統(tǒng)分析（理解系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、行為和關(guān)鍵變量）；模型選擇與構(gòu)建（選擇合適的模型類型，如數(shù)學(xué)模型、仿真模型等，并進(jìn)行參數(shù)化）；模型求解（運用解析方法、數(shù)值計算或優(yōu)化算法求解模型）；結(jié)果分析與評估（檢驗解的合理性，評估優(yōu)化效果，進(jìn)行敏感性分析）；方案實施與反饋（將優(yōu)化方案應(yīng)用于實際系統(tǒng)，并根據(jù)實施效果進(jìn)行反饋調(diào)整）。**解析思路：*考察對系統(tǒng)優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)流程的熟悉程度。答案應(yīng)按邏輯順序列出主要步驟，并簡要說明每一步的核心任務(wù)。2.線性規(guī)劃模型要求目標(biāo)函數(shù)和約束條件均為線性關(guān)系，其求解方法相對成熟且效率較高（如單純形法），適用于處理規(guī)模適中、線性關(guān)系明確的優(yōu)化問題。非線性規(guī)劃模型則允許目標(biāo)函數(shù)或約束條件包含非線性項，其求解難度通常大于線性規(guī)劃，可能需要用到數(shù)值迭代方法，適用于更復(fù)雜、非線性特征顯著的優(yōu)化問題。**解析思路：*考察對兩種核心規(guī)劃模型區(qū)別的理解。需從數(shù)學(xué)表達(dá)式（線性/非線性）、適用范圍、求解方法、計算復(fù)雜度等方面進(jìn)行比較。3.遺傳算法中的交叉（Crossover）操作模擬生物的有性繁殖，通過交換兩個父代個體部分基因（編碼信息），產(chǎn)生新的子代個體，有助于組合父代優(yōu)良特性，增加種群多樣性。變異（Mutation）操作模擬生物的基因突變，隨機改變個體某些基因的值，有助于在種群陷入局部最優(yōu)時提供新的搜索可能性，防止算法過早收斂。**解析思路：*考察對遺傳算法核心算子的作用理解。需分別解釋交叉和變異的定義、模擬過程及其在算法中的作用（組合優(yōu)良特性、增加多樣性、避免早熟）。4.使用系統(tǒng)動力學(xué)模型進(jìn)行政策模擬時，需要關(guān)注：明確政策目標(biāo)與系統(tǒng)目標(biāo)的一致性；準(zhǔn)確識別系統(tǒng)中的關(guān)鍵變量、存量、流量以及它們之間的反饋回路結(jié)構(gòu)；合理構(gòu)建和校準(zhǔn)（參數(shù)估計與模型驗證）系統(tǒng)動力學(xué)模型；設(shè)計有針對性的仿真實驗，模擬不同政策方案下的系統(tǒng)長期行為和動態(tài)響應(yīng)；深入分析仿真結(jié)果，解釋系統(tǒng)行為變化的原因，評估不同政策的潛在影響和風(fēng)險。**解析思路：*考察對系統(tǒng)動力學(xué)模型應(yīng)用環(huán)節(jié)的掌握。需涵蓋從目標(biāo)設(shè)定、模型構(gòu)建、校準(zhǔn)、仿真設(shè)計到結(jié)果分析的全過程，特別強調(diào)反饋機制和政策模擬的特點。三、論述題1.系統(tǒng)科學(xué)思維在模型優(yōu)化過程中的重要性體現(xiàn)在：首先，它提供了整體性與系統(tǒng)性視角，確保優(yōu)化不僅關(guān)注局部最優(yōu)，更能協(xié)調(diào)系統(tǒng)各部分關(guān)系，追求全局最優(yōu)或滿意解，避免“頭痛醫(yī)頭、腳痛醫(yī)腳”。其次，它強調(diào)反饋與動態(tài)性，能夠幫助分析系統(tǒng)內(nèi)部各要素間的相互作用和動態(tài)演化過程，從而構(gòu)建更符合實際、更能反映系統(tǒng)運行規(guī)律的模型。再次，它關(guān)注結(jié)構(gòu)與功能，有助于理解系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如何決定功能，并通過優(yōu)化結(jié)構(gòu)來改善系統(tǒng)性能。最后，它重視量化與質(zhì)化的結(jié)合，既運用數(shù)學(xué)和計算機工具進(jìn)行精確建模與計算，也考慮非量化因素（如政策、文化、行為），使優(yōu)化方案更具現(xiàn)實可行性和魯棒性。**解析思路：*考察對系統(tǒng)科學(xué)思維核心原則的理解及其在優(yōu)化過程中的應(yīng)用價值。需從整體性、動態(tài)性、結(jié)構(gòu)功能觀、量化與質(zhì)化結(jié)合等角度展開論述，并結(jié)合模型優(yōu)化的具體環(huán)節(jié)說明其作用。2.選擇合適的優(yōu)化算法需要綜合考慮多個因素：首先，分析問題的性質(zhì)，如目標(biāo)函數(shù)是線性的還是非線性的、連續(xù)的還是離散的，約束條件的類型和復(fù)雜度，問題的維度大小等。其次，考慮問題的規(guī)模和計算資源，對于大規(guī)模問題可能需要考慮算法的收斂速度和計算復(fù)雜度。第三，評估算法的魯棒性和全局搜索能力，對于容易陷入局部最優(yōu)的問題，應(yīng)優(yōu)先選擇具有較強的全局搜索能力的算法（如遺傳算法、粒子群優(yōu)化等）。第四，考慮算法的實現(xiàn)難度和可操作性，有些算法雖然理論上性能好，但實現(xiàn)復(fù)雜，可能需要較高的專業(yè)知識。第五，結(jié)合實際應(yīng)用場景的需求，如對實時性、精度等的要求。最后，可以參考已有文獻(xiàn)或經(jīng)驗，了解在類似問題中哪些算法表現(xiàn)較好。通常需要根據(jù)這些因素進(jìn)行權(quán)衡，沒有絕對最優(yōu)的算法，只有最適合特定問題的算法。**解析思路：*考察算法選擇能力的綜合分析能力。需提出一個系統(tǒng)性的選擇框架，涵蓋問題特性、規(guī)模資源、魯棒性、實現(xiàn)難度、應(yīng)用需求等多個維度，并強調(diào)權(quán)衡和決策過程。3.以生產(chǎn)調(diào)度為例，模型優(yōu)化可以解決實際問題。例如，在多工位流水線生產(chǎn)中，存在工件到達(dá)時間不確定、加工時間波動、設(shè)備故障等隨機因素導(dǎo)致的生產(chǎn)延誤和資源閑置問題。可以通過構(gòu)建考慮隨機性的隨機規(guī)劃模型或仿真優(yōu)化模型，將工件、機器、時間等作為系統(tǒng)要素，將生產(chǎn)順序、加工時間、資源分配等作為決策變量，以最小化總延誤時間、最大化設(shè)備利用率或最小化生產(chǎn)總成本作為優(yōu)化目標(biāo)。模型優(yōu)化可以幫助管理者找到在復(fù)雜隨機環(huán)境下相對最優(yōu)的生產(chǎn)調(diào)度方案，提高生產(chǎn)效率和應(yīng)對不確定性能力。主要挑戰(zhàn)可能包括：精確描述復(fù)雜系統(tǒng)動態(tài)和隨機性難度大；模型求解計算量大，尤其是在高維度或復(fù)雜約束下；優(yōu)化方案的實際可執(zhí)行性與人因干擾；如何平衡效率與公平、成本與質(zhì)量等多重目標(biāo)。運用系統(tǒng)科學(xué)方法應(yīng)對，需加強系統(tǒng)辨識和數(shù)據(jù)分析，發(fā)展高效的求解算法，進(jìn)行多方案比較和風(fēng)險評估，并建立動態(tài)調(diào)整機制。**解析思路：*考察理論聯(lián)系實際的能力。需選擇一個具體領(lǐng)域，清晰描述該領(lǐng)域的優(yōu)化問題，說明如何應(yīng)用模型優(yōu)化方法（選擇模型類型、設(shè)定目標(biāo)約束），闡述優(yōu)化效果，并識別實踐中可能遇到的挑戰(zhàn)及系統(tǒng)科學(xué)方法的應(yīng)用。四、計算/分析題1.線性規(guī)劃模型：*決策變量：*x_A：生產(chǎn)產(chǎn)品A的數(shù)量*x_B：生產(chǎn)產(chǎn)品B的數(shù)量*目標(biāo)函數(shù)（最大化總利潤）：*MaxZ=3x_A+2x_B*約束條件：*2x_A+x_B≤10(資源M約束)*x_A+2x_B≤8(資源N約束)*x_A≥0(產(chǎn)品A產(chǎn)量非負(fù))*x_B≥0(產(chǎn)品B產(chǎn)量非負(fù))**解析思路：*此題考察線性規(guī)劃模型的構(gòu)建能力。步驟：1）定義決策變量（表示待求解量）；2）根據(jù)題意列出目標(biāo)函數(shù)（利潤最大化）；3）根據(jù)資源限制列出線性約束不等式；4）添加非負(fù)約束。確保所有條件和目標(biāo)都準(zhǔn)確翻譯為數(shù)學(xué)表達(dá)式。2.遺傳算法步驟與關(guān)鍵因素分析：*主要步驟：1.初始化種群：隨機生成一定數(shù)量的個體（染色體），每個個體代表一個潛在解（即一個x值，屬于[-5,5]區(qū)間）。2.適應(yīng)度評估：設(shè)計一個適應(yīng)度函數(shù)，計算每個個體的適應(yīng)度值（通常與目標(biāo)函數(shù)f(x)的值相關(guān)，值越小越好）。3.選擇：根據(jù)適應(yīng)度值，以一定概率選擇一部分個體作為下一代的父代，優(yōu)良個體被選中的概率更高（如輪盤賭選擇、錦標(biāo)賽選擇）。4.交叉（Recombination）：對選中的父代個體，以一定概率隨機配對，交換其部分基因片段，生成新的子代個體。5.變異（Mutation）：對子代個體，以一定概率隨機改變其部分基因值，引入新的遺傳信息，增加種群多樣性。6.替換：用新產(chǎn)生的子代個體替換掉種群中一部分舊個體，形成新的種群。7.終止條件判斷：檢查是否滿足終止條件（如達(dá)到最大迭代次數(shù)、找到足夠好的解、適應(yīng)度值變化很?。?。若滿足，則輸出當(dāng)前最優(yōu)解；若不滿足，則返回步驟2，繼續(xù)迭代。*關(guān)鍵因素：*種群大?。≒opulationSize）：種群規(guī)模影響算法的搜索能力和收斂速度，需要權(quán)衡計算成本和性能。*編碼方式（Encoding）：如何表示個體（如實數(shù)編碼、二進(jìn)制編碼），直接影響交叉和變異操作的設(shè)計。*選擇算子（SelectionOperator）：決定如何從父代中選擇個體進(jìn)行繁殖，需平衡對優(yōu)秀個體的保留和對種群多樣性的維持。*交叉算子（CrossoverOperator）：決定如何交換父代基因產(chǎn)生子代，其方式（單點、多點、均勻）和概率影響新解的產(chǎn)生。*變異算子（MutationOperator）：決定如何改變個體基因，其方式和概率需足夠小以維持遺傳多樣性，但又不能太小失去搜索能力。*適應(yīng)度函數(shù)（FitnessFunction）：必須能夠準(zhǔn)確反映個體解的質(zhì)量，且易于計算。*參數(shù)設(shè)置（ParameterSettings）：如交叉概率、變異概率、迭代次數(shù)等，對算法性能有顯著影響，通常需要通過實驗調(diào)整。**解析思路：*此題考察對遺傳算法流程和核心要素的理解。第一部分要求描述算法的主要步驟，體現(xiàn)其迭代和進(jìn)化思想。第二部分要求說明每個步驟的作用，并重點分析影響算法性能的關(guān)鍵參數(shù)及其作用，展示對算法內(nèi)在機制的認(rèn)識。五、案例分析題1.構(gòu)建該路口信號燈配時優(yōu)化模型時，可能需要考慮的主要系統(tǒng)要素包括：四個方向的機動車流（流入、流出、排隊長度）、行人流（等待、通過）、信號燈狀態(tài)（綠燈、黃燈、紅燈時長及其順序）、交叉口的物理幾何特性（車道數(shù)、轉(zhuǎn)彎半徑）、交通管制規(guī)則（如行人過街時間要求）、外部影響因素（如天氣、特殊事件、周邊活動）。這些要素之間的相互關(guān)系主要體現(xiàn)在：信號燈配時（決策變量）直接影響機動車和行人的通行能力；車流量和行人流量是系統(tǒng)的輸入，影響排隊長度和延誤；信號燈周期、綠燈配時決定了各向交通流的時間分配；反饋回路存在于車流量變化對后續(xù)信號燈配時的影響（如感應(yīng)控制邏輯）以及排隊長度對相鄰路口信號燈的影響等方面。系統(tǒng)整體目標(biāo)是最大化路口通行效率（如最小化平均延誤、最大通行量）并保障交通安全（如減少沖突點、滿足行人過街時間）。**解析思路：*考察運用系統(tǒng)思維分析實際問題的能力。需識別出構(gòu)成交通系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分，并闡述它們之間的相互作用和反饋關(guān)系，點明系統(tǒng)邊界和主要目標(biāo)。2.可以采用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型（如線性規(guī)劃、混合整數(shù)規(guī)劃）或仿真模型（如離散事件仿真模型）來描述該路口的交通系統(tǒng)。*模型選擇與優(yōu)化思路（以仿真優(yōu)化為例）：1.模型類型：采用離散事件仿真模型，能夠模擬車輛到達(dá)、排隊、信號燈切換、行人過街等隨機事件的發(fā)生和影響。2.建模思路：首先建立路口的仿真場景，包括車道、信號燈相位、車輛和行人的行為規(guī)則（如跟馳模型、換道模型、行人行走規(guī)則）。然后，將信號燈配時（如周期、綠燈時長、黃燈時長）作為可調(diào)的決策變量。接著，定義優(yōu)化目標(biāo)，如最小化平均車輛等待時間、平均排隊長度、最大排隊長度，或最大化總通行量。同時設(shè)定約束條件，如最小綠燈時間、行人安全過街時間、最小黃燈時間等。最后，運用優(yōu)化算法（如遺傳算法、粒子群優(yōu)化、模擬退火等）在仿真平臺上進(jìn)行實驗，通過調(diào)整信號燈配時參數(shù)，仿真運行并收集數(shù)據(jù)，評估不同方案下的目標(biāo)函數(shù)值，迭代尋優(yōu)，得到最優(yōu)或近優(yōu)的信號配時方案。*模型選擇與優(yōu)化思路（以數(shù)學(xué)規(guī)劃為例）：1.模型類型：可以根據(jù)交通流理論（如排隊論）建立數(shù)學(xué)模型，或者在某些簡化假設(shè)下（如車輛視為宏觀實體流）建立宏觀交通流模型。對于復(fù)雜的信號配時優(yōu)化，有時會將其建模為大規(guī)模混合整數(shù)規(guī)劃問題。2.建模思路：將信號燈配時作為決策變量。根據(jù)交通流理論，建立描述車流延誤、排隊長度、交叉口通行能力等的數(shù)學(xué)關(guān)系式。將優(yōu)化目標(biāo)（如總延誤最小化）和約束條件（如流量守恒、信號相位協(xié)調(diào)、行人過街時間保證）用數(shù)學(xué)方程或不等式表示出來，形成一個數(shù)學(xué)規(guī)劃模型。然后，利用數(shù)學(xué)規(guī)劃算法（如單純形法、分支定界法等）求解該模型，得到最優(yōu)的信號配時參數(shù)組合。**解析思路：*此題考察模型選擇與應(yīng)用能力。需能識別適合該問題的模型類型（仿真或數(shù)學(xué)規(guī)劃），并清晰闡述建模的基本思路，包括如何表示系統(tǒng)要素、定義決策變量、設(shè)定目標(biāo)函數(shù)和約束條件、選擇求解方法等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。3.采用仿真優(yōu)化方法進(jìn)行信號燈配時方案優(yōu)化的設(shè)計步驟可能包括：1.系統(tǒng)分析：深入調(diào)研路口現(xiàn)狀，收集不同時段的車流量、行人流量、現(xiàn)有信號燈配時方案、交通瓶頸等數(shù)據(jù)。分析路口交通運行特性、存在的問題以及優(yōu)化需求。2.仿真模型構(gòu)建：選擇合適的仿真軟件（如VISSIM,TransCAD,Aimsun等），根據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)和交通工程理論，構(gòu)建路口的幾何模型、交通流模型（車輛行為、車道變換等）、信號燈控制邏輯模型（固定配時、感應(yīng)控制等）。進(jìn)行模型的參數(shù)標(biāo)定和驗證，確保模型能較真實地反映實際交通狀況。3.優(yōu)化變量定義：確定需要優(yōu)化的信號燈參數(shù)，通常是周期時長、各向綠燈時長、黃燈時長?？赡苓€需要考慮相位差等參數(shù)。4.目標(biāo)函數(shù)與約束條件設(shè)定：明確優(yōu)化目標(biāo)，如最小化高峰時段總車輛延誤、均衡各向交通流量、保障行人安全等。設(shè)定合理的約束條件，如最小綠燈時間、行人過街時間、信號周期時長范圍、行人/非機動車沖突點安全距離等。5.優(yōu)化算法選擇與參數(shù)設(shè)置：選擇合適的優(yōu)化算法（如遺傳算法、粒子群優(yōu)化），并設(shè)置算法參數(shù)（如種群大小、迭代次數(shù)、交叉概率、變異概率等）。6.仿真實驗設(shè)計：設(shè)計仿真運行方案，通常包括不同時段（高峰、平峰）的仿真運行。對于優(yōu)化算法，需要進(jìn)行多次仿真運行，每次運行使用由優(yōu)化算法生成的不同信號配時方案進(jìn)行仿真，