考虑同时取送货的城市快递共同配送路径优化

针对快递企业的配送车辆在城市配送过程中空载严重的问题,在多家快递企业实施共同配送的前提下,考虑车辆同时取送货对车辆装载率的影响,以配送系统总成本最小化为优化目标,建立考虑同时取送货的城市共同配送路径优化模型,并设计改进遗传算法进行求解,最后通过算例分析验证了模型和算法的实用性与有效性。     

基于免疫遗传算法的车辆路径优化问题

在研究免疫遗传算法基本理论的基础上,设计了一种用于求解车辆路径优化问题的免疫遗传算法,并进行了实验测试,实验结果表明算法具有良好的全局搜索能力,并且能够有效地克服遗传算法在进化过程中由于种群多样性降低而出现早熟收敛现象的缺点.     

免疫算法用于直线阵优化设计的研究

采用免疫算法对直线阵进行优化设计，在克隆选择原理基础上讨论了该算法应用于等间距直线阵优化的基本问题，对旁瓣特定约束条件的八阵元等间距直线阵进行了数值实验．结果表明，免疫算法能够成功地应用于等间距直线阵优化设计，同时优化结果要优于基本遗传算法。     

危险品关联运输调度问题的优化设计

针对带硬时间窗的关联运输调度问题(Incident Vehicle Routing Problem with Hard Time Windows,IVRPHTW),联系实际应用中危险品的车辆路径问题,介绍了混沌遗传算法的基本原理,并对其进行改进,自适应地调整交叉概率和变异概率,引进了模拟退火机制,并用改进的算法来对IVRPHTW求解,然后与遗传算法求解此模型的结果相比较。实例证明该算法求解危险品的关联运输调度问题是可行的,且优于传统的遗传算法。     

带时窗回程取货的车辆路径问题的算法

车辆路径问题如果考虑回程取货过程就可以在送货的过程中先后完成取货任务,比传统不考虑回程过程的问题更有实用性,基于此对传统问题进行了改进,不限制车辆的取送货顺序,而是设计了相应参数,避免了货物的重新排列·在确定目标时,综合考虑车辆运行成本、人员等待成本及服务成本等因素,实现目标解的真正可行·最后,根据此问题的特点,设计了先通过分枝定界法及遗传算法确定可行路线,再运用整数规划方法求解的算法,并以实例说明了算法的有效性·     

开放式关联运输调度问题的研究

针对带软时间窗的开放式关联运输调度问题（ Open Incident Vehicle Routing Problem with Soft Time Windows, OIVRPSTW）,联系实际应用中连锁店超市中货物供应的车辆路径问题,介绍了粒子群算法的基本原理,采用一种非线性动态自适应调节惯性权重因子的方法,使得惯性系数会随着粒子目标值的变化而自动改变,结合混沌搜索产生初始种群的方法,设计了一种混沌粒子群优化算法。同时也设计了引入了模拟退火机制的混沌遗传算法,自适应地调整交叉概率和变异概率。并用这两种算法来对OIVRPSTW求解,然后与基本的遗传算法求解此模型的结果相比较。实例证明用混沌搜索产生初始种群的方法在求解此类开放式关联运输调度问题是可行的,能取得令人满意的效果。     

用遗传算法求解带回程取货的车辆路径问题

带回程取货的车辆路径问题可以同时服务路径上的取货送货节点,通过对该问题的研究．利用改进的遗传算法对其求解,并通过实例证明其有效性．     

基于免疫克隆算法的物流配送车辆路径优化研究

物流配送车辆路径优化问题是近年来物流领域中的研究热点,该问题属于NP难题,较难得到最优解和满意解．在物流配送车辆路径优化问题数学模型的基础上,构造了一种免疫克隆算法来求解该问题,并在算法中引入了克隆选择、克隆删除、受体编辑、体细胞高频变异、抗体循环补充等思想．仿真计算结果表明,免疫克隆算法能快速收敛于全局最优解,克服了遗传算法中易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点,可有效地解决物流配送车辆路径优化问题．     

基于改进遗传算法的机器人路径规划

路径规划是移动机器人领域中的重要问题之一。传统遗传算法在寻找最短路径时容易陷入局部最优,为了缩短机器人运动路径长度和提高避障性能,本文提出一种免疫克隆自适应遗传算法,该算法结合了免疫克隆算子、自适应算子从而提高解的质量,设计栅格模型,给出适应度函数用于计算机器人路径长度,并针对复杂的二维路径编码问题,设计一维路径编码方式。在仿真实验中针对不同障碍物数量对免疫克隆自适应遗传算法和粒子群算法、模拟退火算法进行对比,结果显示:当障碍物数量提高至20时,免疫克隆自适应遗传算法优化过的路径长度与粒子群算法与模拟退火算法相比分别降低了5.99%和11.04%。因此,本文提出的免疫克隆自适应遗传算法可减少路径寻优时间,有效提升机器人路径规划的效率。     

基于正交设计的免疫克隆遗传算法

针对遗传算法存在早熟及局部搜索能力弱等问题,提出一种基于正交设计的免疫克隆遗传算法,将正交实验设计原理、免疫克隆理论以及标准遗传算法有效结合起来,增强算法的收敛速度和搜索精度。对算法进行了验证,表明该算法求解精度高出几个数量级,寻找到全局最优解的次数明显增加。     

关联运输调度问题的模糊机会约束规划模型

提出了针对多车场多车型的关联运输调度问题(Multiple-depot and Heterogeneous-vehicle Incident Vehicle Routing Problem)的模糊机会约束规划模型,将问题模型中各个客户的需求量及各供货点库存看成是模糊参数,讨论了如何处理模糊目标函数,并讨论了改进的遗传算法和免疫克隆选择算法,比较其优劣。实验证明,对于求解该模型,免疫克隆选择算法能够快速收敛于全局最优解,优于改进的遗传算法,能有效地解决关联运输调度问题。     

基于免疫遗传算法的TSP优化问题求解

在分析人工免疫系统的基础上提出一种改进的人工免疫算法——免疫遗传算法。文中介绍了该算法的基本步骤及特点,并对旅行商问题进行了仿真研究,与基本遗传算法进行了比较。结果表明所提算法能以较快的速度完成给定范围的搜索和全局优化任务,较标准遗传算法具有更强的全局搜索能力。     

带外包的服饰运输调度问题的优化

由于服饰产品是一种时效性很强的商品,而且服饰产品在配送过程中可以外包给快递公司进行配送,对带外包和硬时间窗的服饰运输调度问题（Apparel products Vehicle Routing Problem with Hard Time Windows and Outsourcing,AVRPHTWO）进行分析,并构建了AVRPHTWO、一般性VRP（Vehicle Routing Problem）和VRPSTW（Vehicle Routing Problem with Soft Time Windows）的数学模型,通过对基本的人工鱼群算法（artificial fish swarm algorithm,AFSA）进行改进,混沌搜索被引入人工鱼群算法来提高算法的全局收敛性,反馈策略用来指导人工鱼的移动,以此来提高收敛精度。应用混沌人工鱼群算法（chaotic artificial fish swarm algorithm,CAFSA）及遗传算法（genetic algorithm,GA）对所建立的三种模型求解,通过对实验数据进行处理,证明了AVRPHTWO模型和混沌人工鱼群算法求解此类模型的有效性,进一步证明了问题模型的复杂程度影响算法寻优能力,问题模型简单时,遗传算法更优;问题模型复杂时,混沌人工鱼群算法更优。     

求解车辆路径问题的改进遗传算法

在建立车辆路径问题数学模型的基础上,设计了求解该问题的改进遗传算法,即采用自然数编码,构造一定长度的遗传个体表,动态记录适应度以及引入新交叉算子。实验结果表明,该算法用于求解车辆路径问题,不但可以解决传统遗传算法在求解该问题所遇到的“早熟收敛”,而且大大提高算法的运行效率。     

基于免疫克隆选择算法的特征选择

提出了一种基于免疫克隆选择算法的特征选择方法．特征选择可以被看成是一个组合优化问题,利用免疫克隆选择算法快速收敛于全局最优的特性,加快搜索到最优特征子集的速度,为后续模式分类提供良好的判别依据．实验结果表明算法在保持甚至提高分类精度的同时,有效地降低了特征维数．与基于遗传算法特征选择的结果相比较,在有限代数内,该算法能收敛到更优的特征子集,从而验证了算法的有效性及其应用潜力．     

一种求解车辆路径问题的双目标遗传算法

车辆路径问题是一个NP-难问题,将该问题描述成为一个多目标最优化问题,并为之提出了一种双目标遗传算法来解决该问题.在算法中设计了一种新的构造非支配集的方法,改进了杂交算子,混合了局部爬山法.实验结果表明该算法是求解车辆路径问题的一种高效的算法.     

基于双层遗传算法的洒水车路线优化

在利用进化计算对多车场车辆弧路径问题(MDVARP)进行研究的基础上,对其数学模型以及传统遗传算法的染色体编码机制和种群结构进行了改进,设计了一种解决MDVARP的双层遗传算法,以适应实际生活中洒水车路线优化问题.通过对某城区环卫单位洒水车的路线优化后,其环卫单位节约了一定的人力物力,取得了一定的经济、社会效益.根据实验结果,该算法能有效地实现MDVARP的优化,并且具有一定的实用价值.     

一种混合遗传算法在地震救援路径优化问题中的应用研究

地震发生后的路径规划问题不同于传统的最短路问题和车辆路径规划问题,及时性与安全性成为最主要的约束目标,同时还需要考虑震害引起的路况变化和权值更新。本文综合以往的救灾经验和研究成果,提出一种全面的地震救援路径优化问题模型,同时将启发式规则和遗传算法有机结合,在GIS平面坐标下对这类实际问题进行求解,最终结果考虑多目标的Pareto最优解,并与最短路问题中的经典遗传算法进行比较,通过仿真试验对比分析说明本文采用的算法拥有更高的求解精度和收敛速度。