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农产品物流配送模型研究

农产品物流配送过程中时间和成本最小化是一个关键的问题。研究在分析农产品特点和用户需求的前提下构建农产品物流配送路径模型，并利用改进遗传算法对该模型进行求解。实验表明遗传算法和改进遗传算法的最优解分别为16087.9元和15129.6元，最优配送路径分别有9条和10条。改进遗传算法的最优目标函数值为最具有优势。改进遗传算法在求解农产品物流配送模型中具有合理性和有效性，能获取最佳路径和最优目标值。     

有时间窗物流配送路径优化问题的混合并购算法

为了克服并购算法在求解有时间窗物流配送路径优化问题时局部最优的缺陷,提出了混合并购算法的构想.通过对原有并购算法中单个并购操作的改进,增加多个并购操作,提高了算法的收敛性.在建立有时间窗物流配送路径优化问题数学模型的基础上,构造了有时间窗物流配送路径优化问题的混合并购算法模型.在Solomon数据集上进行多次实验,获取了有时间窗物流配送路径问题的最优解或近似最优解.     

两连杆桁架设计的多目标优化算法

针对两连杆桁架的多目标最优化设计问题,提出一种利用遗传算法和模糊理论来求解多目标优化问题的Pareto最优解算法,并通过实验进行验证;讨论遗传算法和模糊理论产生Pareto最优解的差异.结果显示:通过遗传算法配合近似分析的方法可以更有效率地寻找到更多的Pareto最优解.     

基于遗传算法的物流配送路径优化问题的研究

随着社会经济的不断发展,特别是网络的飞速发展,每天的物流运输量巨大。在物流活动中的一个重要环节是如何达到最优的行车线路,使运输工具在满足客户需求的同时,实现行车路程尽量短、压缩运输成本的目标。车辆路径问题是一个典型的NP难题,传统方法很难求得最优解。本文运用了遗传算法来求解物流配送路径优化问题,并进行了算法设计、编码和数据实验,计算得出了实际问题的最优解。     

混合算法在物流分配路径优化问题中的应用

基于鱼群算法和蚁群算法,提出一种混合优化算法用于物流配送路径优化问题中。经过多次对比实验表明,使用混合优化算法可以实现优化物流配送线路,可以有效而快速地求得问题的最优解或近似最优解。     

改进遗传算法求解VRPSTW问题

为求解物流配送过程中基于单配送中心的软时间窗车辆调度问题（VRPSTW）,本文在传统遗传算法的基础上,引入了并行计算与阶段性进化的思想,提出了求解VRPSTW问题的改进遗传算法.验证实验表明,本文提出的改进遗传算法在求解模型时快速地得到了最优解,收敛速度明显优于传统的遗传算法.     

基于遗传算法的旅游线路优化

旅游线路设计问题是旅游规划研究中的一个重要课题.科学的旅游线路设计是旅游业发展到一定阶段的必然要求.提出了一种新的旅游线路优化方法,即将遗传算法理论引入到旅游线路优化之中.根据旅游线路设计的特点对遗传算法进行了改进,建立了基于遗传算法的旅游线路优化算法.通过仿真实验,较快地找到了问题的最优解,证实了将遗传算法运用于旅行线路优化之中的有效性,并绘出了最优旅行路线图.     

基于距离测算的企业物流配送最优路径规划模型研究

针对当前企业物流配送总成本过高、配送距离过长等问题,提出基于距离测算的企业物流配送最优路径规划模型.测算企业物流配送时的车辆行驶时间距离与空间距离,将两者归一化处理实现配送距离测算;借助鲸鱼优化算法,通过包围猎物的形似搜索最优配送路径;为避免陷入局部最优解,融合莱维飞行与鲸鱼优化算法,选择最优配送路径;结合距离测算值与改进后的鲸鱼优化算法,构建企业物流配送最优路径规划模型.通过该模型选择捕猎路径最短的鲸鱼,将该鲸鱼的位置作为最佳鲸鱼位置并输出,实现企业物流配送最优路径规划.该模型可在城市内有大量需求点情况下,规划出最优路径,且规划后的路径能够有效减少配送距离、降低时间消耗.     

基于遗传算法的物流配送车调度优化算法

介绍电子商务物流信息平台中配送车调度问题的解决方法,阐述遗传算法在物流配送问题上的应用缺点,并提出一种基于遗传算法的物流配送车调度的优化算法.     

函数最优极值问题的组合优化求解

提出基于组合优化的函数极值优化问题求解方法.首先采用遗传算法对函数极值优化问题进行初步求解,然后将该解作为蚁群算法的初始化信息素,再对函数极值优化问题进行求解,找到函数极值优化问题的全局最优解.实验测试结果表明,通过组合优化对函数最优极值问题进行求解,有效地提高了函数最优极值问题的求解精度和求解效率.     

基于Pareto遗传算法和TRIZ理论的数控装备加工参数智能优化

针对数控装备加工参数优化问题,提出了一种基于Pareto遗传算法结合TRIZ理论的优化算法.首先建立优化目标为切削效率和刀具耐用度的多目标优化模型,基于Pareto遗传算法实现先寻优后决策的求解模式,并得到Pareto最优解集;其次,基于TRIZ发明问题解决理论,从最优解集中分析技术矛盾并建立矛盾矩阵表,根据技术问题解决原理进行最优解的决策,有效地避免了基于经验和偏好选择的弊端,实现合理寻优和理性决策的良好组合.最后,通过采用4组切削参数分别进行铣削后的表面粗糙度实验验证了该方法的可行性和有效性.     

蚁群算法优化车辆路径问题的研究

通过引入蚁群算法来解决物流中的车辆路径问题。针对具体实例运用计算机编程得出系统的最优解,并与优化前进行对比,指出优化比率,从而减少物流配送成本,提高效益。     

一种基于遗传优化的路由控制策略

遗传算法是通过模拟自然进化过程有效解决最优化问题的计算模型,在实际操作中得到广泛应用.但由于遗传算法的选择策略使每一代的优良个体大量的遗传到下一代,且适应度函数设定的差异,使最优个体很快充斥整个群体,缺少物种多样性,导致算法很快收敛于局部最优解,达不到全局优化.针对遗传算法存在的这一问题,结合禁忌搜索算法能够禁忌搜寻过的最优解而引入裂解、增加种群多样性的特性,提出了一种基于遗传优化的路由控制策略.该策略将遗传算法得到的最优解作为禁忌搜索的初始解,提出将染色体模版作为禁忌对象,并以此模版为基础建立邻域的方案.仿真实验表明,该策略能够有效的抑制遗传算法过早收敛的问题,减少了全局能量的消耗,从而延长了网络生命周期.     

面向Pareto最优遗传算法的服务组合方法

为了解决Pareto遗传算法在每一次进化操作中都要构造当前进化群体最优解集而影响运行效率的问题,提出了一种面向Parfto最优遗传算法的服务组合方法,以实现Web服务组合的全局优化.用伪二叉树法则构造目标函数的Pareto最优集合,再进行Pareto最优解集排序,最后采用个体相似度计算来确定遗传算法的适应度函数,由此获得一组满足约束条件的Pareto最优解服务集合.实验验证表明,所提方法可以提高多目标遗传算法处理服务组合效率的问题,即使在服务规模较大的情况下,所获得的解与最优值的比率仍能接近90%的水平.     

求解车辆路径问题的改进蚁群算法

为解决基本蚁群算法的过早收敛的缺陷,提出一种将遗传算法和蚁群算法融合的改进的蚁群算法.即使用蚁群算法求解出完成所有配送任务的车辆行驶路径,并将其作为局部最优解;然后,使用遗传算法的交叉变异算子对第一步搜索出来的局部最优解进行优化,筛选出全局更优解.仿真实验证明:改进后的蚁群算法与现有的求解车辆路径优化问题的蚁群算法相比,具有更快的运行速度,找到最优解的概率更高,且避免了基本蚁群算法的过早收敛.     

基于神经网络和遗传算法的无功优化设计

无功优化是一个复杂的混合优化问题,传统方法较难获得全局最优解.文中提出了将并行遗传算法和Hopfield网络相结合的算法.该方法利用遗传算法的并行搜索和解空间搜索的优点进行网络参数的选取,并采用Hopfield网络简单、快速、规范的优点来优化样本空间,以取得整体的优化效率.     

梯度遗传算法对一类非平滑优化问题的应用

提出一种求解非平滑优化问题的计算方法,通过引入约束将非平滑的优化问题转化为平滑的优化问题,以便使用梯度遗传算法(GGA)求解,充分利用遗传算法的自由性来找到一个初始最优解,并通过梯度算法进行快速的改进,最后,通过一个计算实例验证了结论.     

多目标优化的遗传算法及其实现

遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,在优化方法中具有独特的优越性,有着非常重要的理论意义和广泛的应用领域．多目标优化问题求解已成为遗传算法的一个重要研究方向,而基于Pareto最优概念的多目标遗传算法则是当前遗传算法的研究热点．本文对遗传算法的理论基础进行分析,包括模式定理等,讨论用遗传算法来解决多目标优化问题的方法并给出其实现,介绍遗传算法的各种改进措施,并指出遗传算法的发展动向．     

遗传算法解TSP问题的程序设计

遗传算法是基于生物进化原理的普适性全局优化算法,针对一类NP完全的组合优化问题—旅行商问题,文章阐述了用遗传算法求解旅行商问题的算法步骤,并给出相应的程序设计.将此算法应用到6个旅行商问题中所得到的结果与弹性网络得到的结果进行比较,得出用遗传算法得到的结果与最优解较为接近的结论.