物流设施选址问题的双层模拟退火算法

设施选址问题的相关优化模型的本质,都是在最小化相关费用的前提上,从可选设施集合中确定设施的修建位置,并分配用户的需求,即都必须进行选址决策和需求分配决策.本文主要根据设施选址问题的特点,设计了适合求解一般设施选址问题的通用型双层模拟退火算法,算法的外层对设施选址决策进行优化,内层则在上层确定的设施选址决策基础上,进行用户需求分配的优化.最后的多个算例证明了相对其他优化算法,双层模拟退火算法不但收敛速度快,而且能求取更高质量的最优解.     

考虑随机需求和库存决策的多商品物流网络设计的优化模型与算法

提出一种将库存控制决策和设施选址模型相结合的优化方法,用来解决一类多商品物流网络优化设计问题, 网络内的用户需求是随机的且服从正态分布,优化设计的目的是在满足一定服务水平的前提下,最小化物流网络内包括建设费用、储存费用 和运输费用在内的总成本费用,建立了一个能同时描述设施选址决策和库存决策的多商品物流网络设计问题的非线性混合整数优化模型,并使用组合模拟退火算法对其进行求解分析,最后的算例计算结果验证了模型和算法的有效性.     

品牌推广动态选址问题及其混合算法研究

对品牌推广动态选址问题进行了描述并且建立了数学模型.基于禁忌规则,提出了求解该问题的模拟退火算法.算法采用自然数编码,在状态生成函数中利用两种邻域扩大抽样范围;根据问题的特点,在模拟退火算法抽样过程中加入了禁忌规则.在介绍了算法原理的基础上给出了具有代表性的算例试验结果并且进行了分析.试验结果表明了所提出的混合算法对品牌推广动态选址问题的有效性.     

GIS分析与互信息属性约简的停车库选址决策

为了使城区立体车库的选址更加合理,充分发挥其建成后对交通缓解的作用,提出了一种城区立体停车库选址决策方法.通过采用地理信息系统分析方法,建立基于地理信息系统分析的规划选址立体车库属性信息数据,运用模糊粗糙集互信息属性约简算法挖掘出立体车库的选址与多种地理因素的关系知识进行属性约简,从而用地理信息分析和演绎推理相结合的归纳学习算法生成决策树和决策规则进行选址决策的评价及分析.对兰州市规划中的立体停车库选址建模仿真,仿真结果表明该方法能较好地运用在待求解问题中,从而为智能交通系统提供参考依据.     

一种改进的快速模拟退火组合优化法

基于对求解全局优化问题的确定性方法和模拟退火算法的分析,文中提出了一种改进的快速模拟退火算法．实验结果表明,该算法可以显著地提高求解全局优化问题的计算效率     

电子商务下的配送中心选址问题及其优化

分析了电子商务环境下的物流配送中心的特点,提出了电子商务环境下带软时间窗的配送中心选址与车辆路线集成模型,设计了遗传算法与模拟退火算法相结合进行求解.最后通过算例说明了该模型的实用性及其算法的可行性.     

基于模拟退火的复合嵌套分割算法

介绍了嵌套分割算法(NP)的基本思想,从理论上分析了NP算法的计算效率,提出了提高其优化效率的途径。介绍了模拟退火算法(SA),并将模拟退火的思想引入嵌套分割算法的抽样和选取算子中,给出了复合嵌套分割算法(SANP)的具体寻优思路,SANP算法将嵌套分割算法的全局寻优能力和模拟退火算法的局部搜索能力结合起来,具有可行性和科学性。通过一个优化算例验证表明,该算法大大提高了计算效率和收敛速度。     

综合多准则决策的保障设施选址-分派方法

首先总结了现有设施选址决策方法,分析了现有方法的局限性,进而提出了综合多准则决策的保障设施选址-分派方法.在研究描述被保障单位的保障反应时效性要求的函数的基础上,基于最大覆盖选址模型和"部分覆盖"思想建立了使保障部门和被保障单位满意度最大的选址-分派优化模型,给出了基于拉格朗日松弛的模型求解算法并进行了算法实验验证,实验结果表明该算法有效.     

一个竞争选址问题的新模型及其求解算法

提出了一个竞争环境下使获得的市场份额最大化的选址模型,该模型通过引入竞争设施聚集引起的需求增长率和距离折扣率来刻画设施的聚集效应.同时给出了求解该模型的分支定界算法和贪婪算法,并通过一个数值例子说明和检验以上算法.最后,分析了需求增长率和距离折扣率对选址决策的影响.     

贪婪取走启发式算法在离散网络选址中的研究

物流配送中心的选址决策在物流运作中有着重要的地位。介绍了一种离散型网络选址模型-P-中值模型及其一般迭代解法即贪婪取走启发式算法,并提出一种基于改进的P-中值选址模型,使得该模型更客观,科学和实用。通过实例分析说明该模型在物流配送中心选址中的有效性,为实际的选址决策提供理论参考。     

一种改进的遗传模拟退火算法及其应用

对遗传模拟退火算法进行了研究,首先对遗传算法的适应度线性尺度变换作了改进,然后在改进的遗传算法中融入了模拟退火算法,从而提高了遗传算法的全局寻优能力。以空心并联电抗器的优化为例,建立了空心并联电抗器的优化设计模型,给出了进行模拟退火操作时产生新解的邻域结构,采用改进的遗传模拟退火算法对空心并联电抗器进行优化设计,计算结果表明空心并联电抗器的损耗和重量分别减小了16.3%和11.5%,优化效果明显。     

Job Shop调度问题的遗传退火算法

针对作业车间(JobShop)调度问题,提出了一个遗传退火算法。该算法构造了基于工作的遗传算子,因而保证了遗传进程中生成个体的可行性,有效地解决了工件机器顺序的约束限制。通过对最佳个体进行模拟退火,把模拟退火机制引入到遗传进化过程中,将模拟退火和遗传算法两者的优点有机地结合起来,从而进一步提高了算法的全局寻优能力。仿真计算表明了该算法的良好收敛性和有效性。     

基于遗传模拟退火法的量子细胞自动机电路仿真

有机结合具有概率突跳特性的模拟退火和群体并行搜索的遗传算法的遗传模拟退火算法是一种有效搜索全局极值的算法，通过对算法操作和参数的合适设置，将其推广到量子细胞自动机电路的仿真。基于对量子细胞自动机基本逻辑电路的仿真结果验证了该算法的有效性，其性能明显优于Macussi等人提出的基于量子细胞自动机的模拟退火法。     

基于学习机制的退火并行遗传算法应用研究

本文综合并行遗传算法(PGA)和模拟退火算法(SA)的优点,提出一种新的退火并行混合优化策略(PGASA).该算法克服了并行遗传算法局部搜索能力弱的缺点,在子种群的搜索中引入SA作为GA种群的变异算子,增强和补充了PGA的局部进化能力;同时将机器学习原理引入到混合算法中,增加了种群的平均适值,有效地避免了最优解的丢失,加快了进化速度.针对车间调度中的典型问题进行了仿真,结果证明了新算法的有效性.     

基于遗传模拟退火算法的机动多目标数据关联问题研究

应用遗传模拟退火算法将机动多目标的数据关联问题表达为一类约束的组合优化问题研究时 ,可极大地提高密集多回波环境下系统跟踪多机动目标的精度和可靠性 .仿真结果表明 ,遗传模拟退火算法明显地优于独立地使用遗传算法和模拟退火算法 .     

不确定与损毁情景下可靠性设施选址鲁棒优化模型与算法研究

设施选址是长期战略性决策问题,选址决策面临各种不确定因素,设计一个可靠的选址网络具有重要的战略意义.本文同时考虑需求的不确定性及设施可能损毁的情景,扩展无容量限制的固定费用可靠性选址模型,建立不确定与损毁情景下服务能力有限的可靠性设施选址鲁棒优化模型.基于Bertsimas和Sim鲁棒优化方法提出一个新的混合整数规划模型,通过引入辅助变量和对偶变换实现非线性鲁棒优化模型转化为鲁棒对应模型,提出蝙蝠算法(BA)对模型予以求解,并通过算例仿真验证模型和算法的可行性,为设施选址决策提供模型和方法设计.     

飞行器电子系统的多故障诊断算法研究

飞行器电子系统的多故障诊断问题可看作对各部件的故障概率求解的组合优化问题,在建立了系统故障诊断的概率因果模型基础上,运用遗传算法对飞行器电子设备各部件进行了故障定位。并针对遗传算法易陷入局优的缺点,提出了改进方法,将能量熵的选择加入到遗传算法的退火选择中,以充分地探索解空间,保持种群的多样性。试验结果表明,改进遗传算法能快速确定全局最优值,较好地解决了故障诊断领域中多故障关联的问题。     

非线性规划的混合遗传算法

遗传算法是一类模拟自然界生物进化过程与机制、求解问题的自组织和自适应的人工智能技术,是非常好的求解优化问题的算法,但是它也容易产生早熟现象,且局部搜索能力较差。因此,在分析传统的非线性规划方法的基础上,针对传统方法的局限性,为非线性规划模型设计了一种新的启发式算法,即结合遗传算法、模拟退火算法和动态惩罚函数法的混合遗传算法,以发挥各算法处理问题的优势。对算法的过程进行了分析。通过实例说明,该算法对于求解所建立的问题是有效的。     

电子侦察卫星任务调度方法

基于电子侦察卫星任务规划问题的特殊性,提出了规划预处理的基本方法,并基于合理假设建立了问题的多目标规划模型;设计了一种改进的遗传退火算法对模型进行求解,为防止最优解的丢失,引入了基于精英保留的选择机制,同时该算法有效避免了遗传算法局部优化能力差及模拟退火算法易陷入局部最优等缺陷。最后,通过实例将该算法与遗传算法(genetic algorithm, GA)及模拟退火算法(simulated annealing algorithm, SA)相比较,结果表明该算法能有效解决电子侦察卫星的任务规划问题。     

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.