求解车辆路径问题的改进微粒群优化算法

微粒群优化算法是求解连续函数极值的一个有效方法。研究了用该算法求解车辆路径的问题。设计了求解车辆路径问题的一种新的实数编码方案,将车辆路径问题转化成准连续优化问题,并采用罚函数法处理约束条件。应用该微粒群优化算法求解了多个车辆路径问题的算例,并与遗传算法和双种群遗传算法进行了比较。计算结果表明,该算法可以更有效地求得车辆路径问题的优化解,是解决车辆路径问题的有效方法。     

多车型动态需求车辆路径问题建模及优化

针对现代物流配送系统中客户需求动态变化、配送中心车型多样化以及车辆行驶路线开放式的特点,建立了多车型开放式动态需求车辆路径问题的两阶段数学规划模型。制定了相应的预优化路线调度和实时动态调度的两阶段求解策略,提出了混合2-OPT量子进化算法的求解方法,设计了一种将常用的整数编码转换为量子比特的编码方法,每一个染色体都代表一种行车路线方案,对于量子进化算法求得的行车路线方案,引入2-OPT优化方法,对线路内的子路径进行局部调整,进一步提高了算法的收敛速度。最后通过实例测试及与其他算法的比较,验证了该方法的有效性。     

车辆路径问题的捕食搜索算法研究

针对车辆路径问题存在的NP难题，设计了一种模仿动物捕食策略的捕食搜索算法进行求解。该算法利用搜索空间限制的大小，定义算法的局域搜索和全局搜索，并通过调节搜索空间的限制，以实现局域搜索和全局搜索之间的转换，它具有较好的局部集中搜索和跳出局部最优的能力。通过测试实例的计算，并与已有相关算法进行比较，结果表明该算法简洁而行之有效，是求解车辆路径问题的一个较好方法。     

基于车辆共享的软时间窗动态需求车辆路径问题

为解决配送机构的乍辆有时不能满足客户需求的问题,同时降低物流配送成本,节约资源,基于产品服务系统的理念.引入车辆共享机制,结合时间窗、多配送中心和现代物流客户需求动态变化的特点,建立了基于车辆共享的软时间窗多配送中心动态需求车辆路径问题的两阶段数学模型,并设计了混合3-OPT量子进化算法对各阶段模型进行求解.通过算例测试及与其他算法进行比较,表明该算法能快速有效地求解此类动态需求的车辆路径问题.最后对影响算法性能的种群规模参数进行了分析.     

求解多隔室车辆路径问题的改进粒子群优化算法

针对同时配送多种不能混装货物的多隔室车辆路径问题,建立了最小化车辆行驶成本的数学模型,并提出一种改进粒子群优化算法进行求解。该算法借鉴传统粒子群优化算法与模拟退火算法的思想,以粒子群算法为主框架,在粒子更新过程中引入模拟退火中的Metropolis准则,以一定概率接受劣解,使粒子在寻优过程中能够概率性地跳出局部最优。通过对经典车辆路径问题算例进行改编实验,并与已有文献、基本粒子群优化算法、基本人工蜂群算法分别进行对比分析表明,所提算法不但求解多隔室车辆路径问题有效,而且在求解质量上具有明显优势。     

多车场车辆路径问题的新型聚类蚁群算法

在对多车场带时间窗的车辆路径问题进行详细阐述的基础上,以车辆运输总费用最少为目标函数,建立了问题的数学模型。提出了先采用聚类蚁群算法将多车场带时间窗的车辆路径问题分解为若干个单车场车辆路径问题,然后对各单车场问题应用改进蚁群算法进行优化的求解思路。最后通过一个实例将这种新型聚类蚁群算法与就近分配禁忌搜索算法和K-均值算法的优化能力进行了对比。试验结果表明,该算法对优化多车场带时间窗的车辆路径问题的求解结果是相当令人满意的。     

基于强化学习的超启发算法求解有容量车辆路径问题

为了更高效地求解物流优化领域中的有容量车辆路径问题,减少陷入局部最优的情况,提出一种基于强化学习的超启发算法。设计了算法的高层启发式策略,包括选择策略和解的接受准则:基于学习机制,使用强化学习中的深度Q神经网络算法构造该算法的选择策略,对底层算子的性能进行奖惩评价;利用奖惩值以及模拟退火作为算法的接受准则,对优质解建立序列池,从而引导算法更有效地搜索解空间,并采用聚类思想提升初始解的质量。对有容量车辆问题的标准算例进行计算,并与其他算法对比,统计分析了最优值、误差率和平均值,实验结果表明了所提算法在该问题求解上的有效性和稳定性,总体求解效果优于对比算法。     

有时间窗车辆路径问题的改进遗传算法

给出了有时间窗车辆路径时间通用数学模型，该模型不仅能够满足大多 数实际问题的需要，而且通过对特定参数的设定，还能够转换成其他几种典型的组合优化问题的数学模型，通过引入新颖交叉算子，构造了一种进遗传算法，该算法摆脱了对群体多样性的要求，不存在传统遗传算法常见的“早熟收敛”问题，该算法已用于解决有时间窗的车辆路径问题，实验结果表明，它可以有效地求得有时间窗车辆路径问题的优化解，最求解车辆路径问题的一个较好方案。     

开放式带时间窗车辆路径问题及变邻域搜索算法

针对配送服务中开放式带时间窗车辆路径问题,构建了最小化车辆行驶成本的集分割模型,并提出变邻域搜索算法进行求解.该算法包括抖动和邻域搜索两个阶段,其中,抖动阶段通过当前解与种群历史最优、与个体历史最优之间的路径重连来实现,邻域搜索阶段通过同一条路径内以及不同路径间的交换、插入、2-opt三个操作算子来实现.通过与已有文献进行对比,结果表明该算法在求解开放式带时间窗车辆路径问题时,能得到更高质量的解,而且算法的收敛性和稳定性均较好.由此验证了该算法的可行性和有效性.     

基于核心路径禁忌算法的开放式车辆路径问题研究

描述了开放式车辆路径问题,提出了核心路径的概念和原理,并设计了解决有能力约束和距离约束的开放式车辆路径问题的禁忌算法.该算法基于核心路径原理,应用改进的广义插入法产生初始解和进行邻域操作,设计了3种邻域,利用能力约束控制单条路径配送点数,采用惩罚函数处理距离约束.应用该算法求解了多个开放式车辆路径问题算例,并与参考文献中的算例进行了比较.经分析表明,该算法可以更有效地求得开放式车辆路径问题的优化解,是解决有能力约束和距离约束车辆路径问题的有效方法.     

面向ASP应用的多目标物流配送路径算法研究

探讨了在将第四方物流和ASP引入到物流配送活动中后，如何规划物流配送中车辆安排和路线优化的MVRP问题。提出了一种先分类再确定路线的二阶段法优化算法，该算法首先采用“容重比平衡法”确定车辆配装，然后设计一种改进遗传算法对配送路线进行优化。通过改进遗传算法进行“群体位元交配”、变异率逐代递减等操作来优化多车辆配送路线，避免搜索范围过小和陷入局部最优现象，最后采用固定字串长度(FSL)的二元矩阵编码方式解决了各车辆配送站点数目不相同的问题。     

Cuckoo search algorithm for the selection of optimal machining parameters in milling operations

In this research, a new optimization algorithm, called the cuckoo search algorithm (CS) algorithm, is introduced for solving manufacturing optimization problems. This research is the first application of the CS to the optimization of machining parameters in the literature. In order to demonstrate the effectiveness of the CS, a milling optimization problem was solved and the results were compared with those obtained using other well-known optimization techniques like, ant colony algorithm, immune algorithm, hybrid immune algorithm, hybrid particle swarm algorithm, genetic algorithm, feasible direction method, and handbook recommendation. The results demonstrate that the CS is a very effective and robust approach for the optimization of machining optimization problems.     

一种基于GA-SA-TS算法的车间调度方法的研究

运用现代优化算法来解决车间调度这类NP完全问题是现在普遍使用的方法。本文将模拟退火算法和禁忌搜索算法的思想与遗传算法相结合,改善了传统遗传算法中单一的交叉和变异机制,提出了模拟退火-交叉机制和禁忌搜索-变异机制,最终形成了一种适用于解决车间调度方面问题的GA-SA-TS混合遗传算法。三种算法取长补短,避免了遗传算法局部搜索能力差和易早熟的缺点。同时运用GA-SA-TS算法,针对实际车间调度问题进行了仿真。通过该仿真结果可以看出,GA-SA-TS混合遗传算法对于解决车间调度问题是可行的,且在解的质量方面有所提高。     

遗传算法在混合动力汽车控制策略优化中的应用

提出了一种基于浮点数编码遗传算法的混合动力汽车控制策略参数优化新方法。以一辆实际混合动力汽车样车的逻辑门限控制策略为例，分析并建立了控制策略参数优化的有约束非线性规划模型，其目标函数包含最小化油耗和排放。提出了采用稳态进化模型和浮点数编码遗传算法的参数优化方法，用于求解一组最优的控制策略参数。仿真结果表明，该方法可以找到一组全局最优的参数，将其用作离线参数优化，可以大大缩短控制器的实车标定时间。     

Bicriteria parallel flow line scheduling using hybrid population-based heuristics

The objective of this paper is to determine a schedule for parallel flow line with bicriteria objective of minimizing the total tardiness and earliness of jobs. An enhancement to its basic greedy randomized adaptive search procedure (GRASP) is used in conjunction with genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO). The feasible solution of GRASP construction phase is used as initial population for both GA and PSO. A number of problems are solved, by varying the number of jobs, lines, and machines, using the hybrid PSO, hybrid GA, PSO, and GA-based methods and the results are compared.     

离散变量桁架结构拓扑优化的混合遗传算法

为了避免结构拓扑优化过程中杆件和节点的增删带来的计算上的麻烦，在对桁架结构受力分析的基础上，提出一种启发式方法，以快速产生符合机动性要求的拓扑结构形式；然后在既定的拓扑结构形式下采用混合遗传算法——拟满应力遗传算法进行截面优化。该方法通过在遗传算法中嵌入拟满应力算子，同时对基本遗传算法采用最优个体保留、最差个体替换和控制种群个体差异等改进措施，有效提高遗传算法求解的效率和质量。算例结果表明，该方法用于离散变量桁架结构拓扑优化是有效的。     

基于混合遗传算法的齿轮传动优化设计

以体积最小为目标函数,建立了齿轮传动优化设计数学模型,并用外部惩罚函数法将该问题转化为无约束优化问题。针对遗传算法的局限性,采用整数编码和实数编码结合的混合编码,并调整了适应函数,采用随机多父辈适应函数值加权交叉和自适应变异操作,结合了模拟退火算法,给出了初温的确定方法,从而形成了混合遗传算法。该算法能够有效地减少不可行解的产生,提高收敛速度,避免早熟收敛。算例说明,该优化方法有效、实用。     

基于混合遗传算法的工艺路线优化配置

针对 FMS工艺路线优化配置问题提出一种混合遗传算法。该算法在遗传算法中引入了具有启发式规则的余量随机分配算子 ,可以将超过约束条件的余量随机分配到个体中去 ,通过按照一定规则的调整而将不可行个体引入可行域。一方面实现了利用遗传算法求解工艺路线的约束优化问题 ,保持了遗传算法的全局寻优特点 ,另一方面加强了遗传算法的局部搜索能力 ,提高了运行效率。算例证明该算法的求解效果好于目前该领域常用的启发式算法。     

变长度可重复自然数编码的混合算法在模具异地制造调度中的应用

通过分析遗传算法和启发式算法的优劣特点,它提出了将遗传算法和启发式算法相结合的混合算法,将其用于模具异地制造的调度问题中,实现了调度决策的优化。同时针对遗传算法常采用的二进制编码方法的不足,提出了变长度可重复自然数编码的策略。