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免疫算法在带时间窗的车辆路径问题中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
李全亮 《系统工程理论与实践》2006,26(10):119-124
根据带时间窗的车辆路径问题的实际情况,提出了一种基于分组匹配的亲和力的计算方法.实验结果表明,免疫算法能有效地解决带时间窗的车辆路径问题.计算结果优于节约算法、分派算法、遗传算法. 相似文献
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带时间窗和随机时间车辆路径问题: 模型和算法 总被引:3,自引:2,他引:1
研究带随机车辆旅行时间、服务时间以及时间窗的车辆路径问题.根据不同的优化目标, 首先给出了问题的两种数学模型描述:机会约束规划和带修正的随机规划模型. 为了有效地求解该问题,提出了基于禁忌搜索的启发式算法, 该算法考虑了问题的随机特性.在实验部分, 首先给出了产生 测试问题的方法,然后基于产生的测试问题给出了算法的计算结果. 相似文献
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在经典的车辆路径优化问题的基础上,考虑顾客有同时取货和送货的需求,且每个顾客都有独立的时间窗,研究带时间窗和同时取送货的车辆路径问题(VRPSPDTW)。提出模拟退火算法求解该问题,算法使用Residual capacity and radial surcharge(RCRS)算法求得初始解,通过模拟退火过程和4种局部搜索方法(路径内搜索:2-opt法和or-opt法;路径间搜索:swap/shift法和2-opt*法)进行优化,并选取Wang和Chen测试数据集中的15个算例对算法性能进行测试。测试结果表明,提出的模拟退火算法优于Wang和Chen的遗传算法,能有效地求解VRPSPDTW问题,并且可以被灵活的扩展解决其他车辆路径问题和组合优化问题。 相似文献
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车辆路径问题(VRP)是物流研究领域中一个具有重要理论价值和现实意义的问题. 带时间窗的多中心车辆路径优化问题(MDVRPTW)是单中心带时间窗的VRP(VRPTW)的一个扩展, 其非常复杂, 难于求解. 本文提出一个两阶段的启发式算法来求解MDVRPTW. 该算法首先通过基于聚集度的启发式分类算法将MDVRPTW简化为多个VRPTW; 然后采用蚁群算法对每个VRPTW进行求解. 为了提高蚁群算法的效率, 提出了两个改进策略: 交叉算子和自适应的ant-weight信息素增量更新策略. 最后, 通过若干经典的MDVRPTW对该算法进行了验证, 结果显示结合基于聚集度的启发式分类算法和改进的蚁群算法是一个求解MDVRPTW的有力工具. 相似文献
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车辆调度问题是具有复杂约束条件的组合优化问题,在理论上属NP-hard问题.考虑车辆数目最少和车辆运行时间最短,建立了具有时间约束的多目标车辆调度模型.并采用粒子群算法(PSO)求解车辆调度问题,以寻求最优车辆调度方案.在实例中通过运用粒子群算法和遗传算法进行比较分析,结果表明,PSO算法简单可行,在优化性能、收敛速度及鲁棒性等方面优于遗传算法,能较好地解决组合优化问题. 相似文献
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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。 相似文献
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求解有时间窗的车辆路径问题的混合蚁群算法 总被引:1,自引:2,他引:1
针对目前蚁群算法在求解有时间窗的车辆路径问题上存在的缺陷,提出一种搜索效率较高的混合蚁群算法,阐述了混合蚁群算法的基本原理,给出了求解有时间窗的车辆路径问题的具体步骤.计算机实验结果表明,混合蚁群算法在求解有时间窗的车辆路径问题上是有效的. 相似文献
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微粒群算法是一种群体智能算法,它是通过模拟以鸟类、昆虫等为微粒的自然界的群体行为,来构造的一种随机寻优的进化算法。现有的微粒群算法在某些情况下存在收敛速度慢、而且不能收敛于全局最优解的问题。通过采用可视化的仿真方法对微粒群的搜索运动轨迹进行分析,我们提出了变尺度微粒群算法。变尺度微粒群算法将变尺度方法引入微粒的搜索过程中,采用不同的尺度动态地改变微粒群的搜索空间、速度限制区间等,通过对一些典型的试验函数的测试,结果表明,变尺度微粒群算法在收敛速度和全局寻优能力等方面都有较大的改进。 相似文献
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求解整数规划问题的微粒群算法 总被引:21,自引:0,他引:21
针对整数规划问题的特点,提出了一种在整数空间中进行进化计算的PSO算法,使微粒群的进化限于整数空间.仿真实验结果验证了方法的正确性与有效性. 相似文献
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粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是群集智能的典型代表,其参数较少且操作简单,故一直是智能优化算法研究应用的热点。然而PSO有易早熟和搜索精度不高的缺陷,针对此弊病,在基于仿真的优化(Simulation Based Optimization,SBO)思恕体系下,融合人工生命、基于Agent的升算和计算智能,提曲面向SBO的PSO计算模型,茅籽PSO的系统研宄和算法改庭抽象力一含大规模纽合优化问题的求解。最后利用一系列benchmark函数进行了仿真优化实验,取得了较好的结果,从而论证了本思想方法的可行性与可信性。 相似文献
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Particle swarm optimization (PSO) is a new heuristic algorithm which has been applied to many optimization problems successfully. Attribute reduction is a key studying point of the rough set theory, and it has been proven that computing minimal reduction of decision tables is a non-derterministic polynomial (NP)-hard problem. A new cooperative extended attribute reduction algorithm named Co-PSAR based on improved PSO is proposed, in which the cooperative evolutionary strategy with suitable fitness functions is involved to learn a good hypothesis for accelerating the optimization of searching minimal attribute reduction. Experiments on Benchmark functions and University of California, Irvine (UCI) data sets, compared with other algorithms, verify the superiority of the Co-PSAR algorithm in terms of the convergence speed, efficiency and accuracy for the attribute reduction. 相似文献
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针对城市交通系统的动态性和不确定性,提出了基于Q-学习和粒子群算法相位差优化算法,对区域交通动态实时控制进行了研究。根据不同的交通流恃况确定不同的区域控制目标函数,捋Q-学习的类惩机制引入粒子群算法的选优过程中,通过改进的粒子群算法实时优化区域控制策略。编制该控制方法的仿真程序,应用AIMSUN仿真软件验证算法的控制效果。结果表明,该方法对不同交通量下可保持较高的控制效率,控制效果明显优于感应控制。 相似文献