基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化

针对当前车辆配送过程中存在的配送路径不合理、配送效率低和需求不确定性等问题,提出一种基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化方法。构建软时间窗惩罚函数,考虑顾客对配送时间的要求,建立顾客满意度函数。综合车辆配送过程的车速、货损成本、惩罚成本、顾客满意度等特征,建立车辆路径优化模型。采用智能水滴算法对车辆路径优化模型进行求解,使用灰狼优化算法改善智能水滴算法的搜索能力,获取最优路径。实验结果表明该方法能够提供实时优化的路径,减少调配成本。     

一体化集货和配送车辆路径问题的混合遗传启发式算法

为满足电子商务客户多样化和个性化的需求,建立多约束条件的一体化集货和配送车辆调度模型.针对模型特点,采用混合遗传启发式算法求解.首先,采用自然数编码,可以使问题变得更简洁;用最佳保留选择法,以保证群体的多样性;用改进的顺序交叉算子避免优良基因片断在顺序交叉时被破坏,保证算法能够收敛到全局最优;其次,对混合遗传算法求得的精英种群进行禁忌搜索求解.通过实例计算表明,该算法好于单独使用遗传算法或是禁忌搜索算法.     

应急物资配送动态调度的粒子群算法

应急条件下的物资配送与调度面临着需求信息不准确、需求紧急程度差异和运输路网动态变化的复杂环境,借助模糊数学中的三角模糊数描述应急物资需求量,利用连续速度时间依赖函数模拟真实的动态路网交通状况,并考虑不同需求点的需求紧急程度差异,建立了针对性的应急物资配送动态调度的多目标数学模型;通过设计粒子群优化算法,采用“离散-连续向量混合编码”方案和加权整合的适应值函数导向机制,结合连续更新的位置和速度操作策略,建立了针对这类含有离散和连续变量组合的优化模型的快速高效求解算法;最后,结合两个实际的算例进行了数值实验与分析,通过与用Matlab求得的解析解的比较,证明算法收敛速度快、鲁棒性强,从而为应急条件下的物资配送动态调度提供了有效和可靠的方法.     

基于混合遗传算法的目标优化分配

根据防空作战目标分配的特点 ,在分析启发式方法和遗传算法基础上 ,将二者结合起来得到了求解目标优化分配问题的混合遗传算法 ,该算法具有全局收敛性.     

混合遗传-模拟退火算法在公交智能调度中的应用

公交行车调度是公交企业运营的核心内容，关系到公交企业的经济效益与社会效益。兼顾企业与乘客的利益建立了公交车辆行车计划模型，将遗传算法与模拟退火算法相结合组成混合遗传．模拟退火（GA-SA）算法，并对公交行车调度进行优化。实例仿真计算表明该算法具有比标准遗传算法更好的效率，是优化公交调度问题的一个有效途径。     

求解多旅行商问题的新混合遗传算法:以应急物资配送为例

为优化生物反恐条件下的应急物资配送过程,将该环境下的应急物资配送问题构造为一多旅行商问题(MTSP),并从理论上分析了该旅行商回路为最短Hamilton路径。以此问题为背景,针对应用传统遗传算法求解多旅行商问题时存在收敛速度缓慢等问题,提出并设计了一类新的混合遗传算法。该类新遗传算法与传统遗传算法的最主要区别在于,针对多旅行商问题专门设计了一种新的染色体编码规则、排序算子和交叉算子。仿真结果表明,该算法能够快速收敛到问题的近似最优解,并能很好地维持种群的多样性。     

带硬时间窗的战场物资配送车辆路径优化

针对战场物资配送中带硬时间窗车辆路径问题的多重模糊性,基于模糊可信性理论建立了多目标模糊期望值模型,提出了一种改进的约束多目标粒子群优化算法。算法采用基于相位空间思想的实数编码方式,提出了带优秀不可行解动态记忆机制的非支配解构造方法,基于自适应栅格和拥挤距离的混合多样性策略维护非支配解集,改进了个体向导更新方式,提高了算法的收敛性能,同时引入局部搜索和变异算子避免算法早熟。仿真实验表明了模型的合理性和算法的有效性。     

基于混合遗传算法的近距离放射剂量仿真优化

提出了一种连续驻留位置和驻留时间的近距离放疗剂量优化算法.将驻留时间t看成是驻留位置x的一个连续函数,用积分方式计算每个参考剂量点的剂量.再用计算剂量和目标剂量值之间的差别为目标函数,用遗传算法和POWELL算法混合求解最优的曲线参数.曲线可根据具体情况进行分段.得到曲线后再根据积分的数值逼近方法原理将其离散化,得到最终的驻留位置和驻留时间.实验的结果表明,算法不仅避免了负的驻留时间问题,还让相邻驻留位置的驻留时间比较平滑.在最后的离散化过程中,还可以得到不同的驻留位置和驻留时间结果,使计划具有更好的灵活性.     

带服务优先级的煤矿物资配送车辆路径问题

以运输费用最小为目标,在考虑客户服务优先级和车辆装载率等约束条件下,构建了单车场单车型联合运输车辆路径问题模型和单车场多车型单点配送多趟服务车辆路径问题模型,并用改进的扫描算法和改进的遗传算法进行求解,最后,将郑州煤电物资供销有限公司的物资配送作为案例进行研究,从运输费用、运输里程和服务优先级三方面评价改进的扫描算法和改进的遗传算法的求解结果,得到在车辆装载率相同的情况下,两者各有所侧重:改进的遗传算法所求得的最优解在运输费用和配送里程上都优于改进的扫描算法,而改进的扫描算法则最大程度地保证了客户的服务优先级。     

基于混合遗传算法的区域大系统多目标水资源优化配置模型

针对区域水资源优化配置中重水量轻水质、重国民经济需水轻生态环境需水的特点,基于大系统总体优化配置理论与方法,综合考虑生态环境需水和水质因素,构建了基于混合遗传算法的区域大系统多目标水资源优化配置模型.运用混合遗传模拟退火算法对模型进行求解,将所提配置模型及方法应用于海河流域大清河,计算表明2010年P=50%、75%、95%时不同保证率情况下生活和生态环境需水均能满足需求,系统协调度均大干0.84.     

基于混合遗传算法的区域大系统多目标水资源优化配置模型

针对区域水资源优化配置中重水量轻水质、重国民经济需水轻生态环境需水的特点,基于大系统总体优化配置理论与方法,综合考虑生态环境需水和水质因素,构建了基于混合遗传算法的区域大系统多目标水资源优化配置模型.运用混合遗传模拟退火算法对模型进行求解,将所提配置模型及方法应用于海河流域大清河,计算表明2010年P=50{\%}、75{\%}、95{\%}时不同保证率情况下生活和生态环境需水均能满足需求,系统协调度均大于0.84.     

基于混合遗传算法的物流配送车辆调度优化问题求解方法

物流配遥车辆调度优化问题是一个NP-hard问题,随着问题规模的扩大,若单纯地应用精确算法将很难获得最优解.首先对物流配送车辆调度问题进行了深入分析并建立了优化数学模型;然后,根据模型把问题的解决合理地划分为两个阶段,将遗传算法的全局搜索能力和C-W节约启发式算法的局部搜索能力有机结合,由此构造出一种混合遗传算法;最后,通过一个应用实例的分析验证了此算法寻优的有效性.     

基于混合遗传算法的配电网络重构优化

以网损最小为目标函数,电压降、线路电流值和电源容量的限制为约束条件,建立了配电网络重构优化数学模型,用外部惩罚函数法将该问题转化为无约束问题.针对遗传算法的局限性,对适应函数进行了调整,实施了最优保留策略,改进了交叉和变异操作,并结合了模拟退火算法,从而形成了混合遗传算法,该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛.优化过程中考虑了配电网自身特点,提高了计算效率.重构算例说明,该优化方法有效、实用.     

基于配载约束的配送优化问题及其求解算法

车辆配载与配送是两个相互联系与相互影响的子问题,考虑了货物的易损性、装载的稳定性、物品不可倒置、车辆平衡性、先下后装等配载约束,构建了车辆配载与配送联合优化的混合整数规划模型,基于问题自身的特点开发了由配载启发式算法和基于节约值的蚁群算法有机结合的交互式混合算法,采用基准实验问题(benchmarkproblems)进行了一系列对比试验,结果显示了所提出的模型及算法的有效性与实用性.     

基于人工鱼群算法的出租车智能调度

出租车以其方便、快捷、舒适等特点成为城市公共交通工具的重要补充,但是当前出租车资源普遍存在着分布不合理、空载率高、营运效率低下等问题.本文运用群智能的思想,提出基于人工鱼群算法的出租车智能调度方法,以实现对出租车资源的全局调度与合理分配.论文提出标准人工鱼群算法中的觅食函数、聚群函数和追尾函数的改进方案以及当前最优状态阈值限定的优化策略,使得改进算法具有全局寻找最优解的良好搜索能力.同时通过模拟实验分析视野、尝试次数、拥挤度因子、迭代次数和游动步长等参数对出租车调度算法寻优能力的影响.研究成果为城市出租车资源得到科学合理规划以及全局优化分配提供新思路和依据.     

基于混合遗传退火算法的并行测试任务调度优化

并行测试任务的优化调度是并行测试技术的核心问题之一。可以充分利用混合遗传退火算法优异的全局最优搜索能力来寻找具有最大并行率的并行任务序列。首先,建立了并行测试任务调度问题的数学模型;给出了并行率的定义,设计了一种满足资源约束与任务时序约束的基因编码方法及相应的遗传退火操作方案。最后,对实例进行仿真实验,结果验证了该算法的有效性及优越性。     

基于多值编码的混合遗传算法的小波神经网络优化

采用多值编码方式构造染色体结构，对小波神经网络的结构和参数进行编码，可以同时确定小波神经网络结构和优化网络参数，简化了问题的求解过程。在遗传算法中嵌入一个梯度下降算子，使得混合算法既有较快的收敛性，又能以较大概率得到全局极值。仿真表明，利用该算法训练小波神经网络，能使网络具有简单的结构形式，较快的收敛速度，较高的逼近精度和较强的泛化能力。     

求解流量监测点最优部署问题的混合遗传算法

针对网络流量监测点最优部署(Optimal Deployment of Flow Monitors,ODFM)问题,提出了ODFM问题的通用模型。将遗传算法和模拟退火算法相结合,给出了求解ODFM问题的遗传模拟退火算法(GA-SA)。通过仿真实验,将GA-SA和标准遗传算法(Standard Genetic Algorithm,SGA)以及Suh等人提出的两步近似算法(Two-Stage Approximation Algorithm,TSAA)的求解性能进行了比较。实验结果表明,与SGA和TSAA相比,GA-SA可获得15%以上的求解性能提升。     

一类仓库作业优化问题的混合遗传算法研究

针对自动化立体仓库固定货架系统中拣选作业优化问题的特点, 分析并设计了一种新型高效混合遗传算法。提出了多起点2-最近点搜索算法进行初始种群的构造,采用了一种新的自适应启发式变异方法,显著改善了原有遗传算法的搜索能力。仿真结果表明该算法从执行时间和优化效果两方面均能够很好地满足作业要求。     

基于循环配送的混流装配线物料配送优化

针对混流装配线物料循环配送次数多、线边库存积压的问题,考虑多种零部件循环配送并储存至同一工位的实际生产情况,权衡循环配送次数与线边库存量之间的背反关系,建立基于循环配送次数与线边库存量的优化模型。在此基础上,提出单亲遗传蚁群算法对模型求解,根据问题的特点对蚁群算法的编码方式和选择概率操作进行改进,并通过构造基因交换和协同变异两种单亲遗传算子,克服蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优的不足。最后,通过某汽车制造企业生产实例和一组实验验证了模型的正确性,证明了本文构建的算法在求解质量、运算速度及收敛性方面具有优势,且能够减少循环配送次数,有效控制线边库存量,提高牵引车满载率。