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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 906 毫秒

1.  有时间窗车辆路径问题的混合智能算法  被引次数:2
   张有华  张翠军  崔忠强《计算机工程与应用》,2008年第44卷第20期
   有时间窗的车辆路径问题属于组合优化领域中的NP-hard问题。在对该问题进行分析的基础上,为之建立了数学模型,提出了一种求解该问题的混合智能算法。该算法通过使用蚁群算法和遗传算法交替优化,并且及时交换信息,弥补了蚁群算法和遗传算法各自的不足,达到了优势互补的效果,增强了算法的寻优能力,避免了停滞现象。实验结果表明,该算法能有效解决有时间窗的车辆路径问题。    

2.  多时间窗车辆路径问题的混合蚁群算法  被引次数:1
   彭碧涛  周永务《计算机工程与应用》,2010年第46卷第31期
   研究了多时间窗车辆路径问题,建立了多时间窗车辆路径问题的数学模型,并基于蚁群算法设计了一种混合蚁群算法对问题进行了求解。该算法首先利用基本蚁群算法求解,然后采用2-opt算法和元胞自动算法对结果进行优化,同时加入变异算子。实验结果表明该算法可以有效地求解多时间窗车辆路径问题。    

3.  多车场多车型车辆路径问题的改进遗传算法  被引次数:6
   杨元峰《计算机与现代化》,2008年第9期
   在给出有时间窗约束的多车场多车型车辆路径问题的基于直观描述的数学模型基础上,引入一种新的编码方式,并将RC交叉算子进行修正,构造出一种解决该问题的模拟退火遗传算法,实验证明能够有效地解决优化问题。    

4.  有时间窗约束的多车场车辆路径问题的改进遗传算法  被引次数:4
   杨元峰  崔志明  陈建明《苏州大学学报(工科版)》,2006年第26卷第2期
   在给出有时间窗约束的多车场车辆路径问题(MDVRPTW)的数学模型基础上,引入一种新的编码方式,并对RC交叉算子进行修正,构造出一种改进的遗传算法,实验证明能够有效地解决MDVRPTW的优化问题。    

5.  带时间窗的多车场车辆路径优化的粒子群算法  
   王铁君  邬开俊《计算机工程与应用》,2012年第48卷第27期
   带时间窗的多车场车辆路径问题在基本车辆路径问题的基础上增加了"多车场"与"时间窗"两个约束条件,是一个典型的NP难解问题。将粒子群算法应用于带时间窗的多车场车辆路径优化问题,构造了一种适用于求解车辆路径问题的粒子编码方法,建立了相应的数学模型,在此基础上设计了相应的算法。算例通过和遗传算法、蚁群算法进行比较,证明了其搜索速度和寻优能力的优越性。    

6.  基于混合算法的带时间窗的车辆路径问题求解  
   张瑞锋《计算机工程》,2007年第33卷第14期
   建立了有时间窗车辆路径问题的数学模型,针对遗传算法在局部搜索能力方面的不足,提出将模拟退火算法与遗传算法相结合,从而构造了有时间窗车辆路径问题的混合遗传算法,并进行了实验计算。结果表明,用混合遗传算法求解该优化问题,可以在一定程度上克服遗传算法在局部搜索能力方面的不足和模拟退火算法在全局搜索能力方面的不足,从而得到了质量较高的解。    

7.  基于有时间窗车辆路径问题的混合蚁群算法  被引次数:1
   张翠军  张有华  秦彭  王占锋《计算机工程与设计》,2008年第29卷第4期
   有时间窗的车辆路径问题是目前组合优化领域研究的热点问题,其归属于NP-hard问题.在对该问题进行分析的基础上,为之建立了数学模型,提出了一种求解该问题的混合蚁群算法.该算法通过在蚁群算法中引AA-interchange变异算子,增强了算法的局部搜索能力,避免了早熟现象.实验结果表明,该算法能有效解决有时间窗的车辆路径问题.    

8.  基于小生境遗传算法的物流配送路径优化研究  
   王辉  任传祥  尹唱唱  郝新刚《计算机应用》,2009年第29卷第10期
   通过对物流车辆配送过程的分析,建立了带时间窗约束的物流配送路径优化问题的数学模型.针对遗传算法具有早熟的缺点,将小生境技术引入遗传算法,构建小生境遗传算法.最后,将小生境遗传算法应用于所建立的物流配送路径优化模型的求解,实验结果表明小生境遗传算法在一定程度上可以避免标准遗传算法早熟现象的发生,提高了其求解物流配送路径优化问题的效率.    

9.  具有模糊时间窗的转运联盟车辆路径及遗传优化  
   雷晖  杨皎平  张丽凤  田洋《计算机系统应用》,2014年第23卷第3期
   在对带有模糊时间窗的企业间转运联盟车辆路径问题进行描述的基础上,构建了该问题的多目标规划模型;钭测该模型提出了一种混合遗传算法,该算法在经典车辆路径遗传编码的基础上,通过若干转化和修正算法得到了一种三元式编码,并改进了交叉和变异算子;最后通过实例说明了模型和算法的有效性.    

10.  分批配送的有时间窗车辆路径问题的遗传算法  
   吴璟莉  刘仁辉《计算机工程》,2006年第32卷第8期
   给出了分批配送的有时问窗车辆路径问题(BVRPTM)的数学模型。通过引入改进的路径可行化方法和MRC交叉算于,构造了一种适于求解BVRPTM的遗传算法。实验结果表明,该算法能有效地解决BVRPTM,并取得了较好的优化结果。    

11.  军事配送式后勤车辆路径问题研究  
   郝瑞卿  闫莉《西安工业大学学报》,2015年第1期
   为提高军事后勤车辆的配送效率,实现快速响应,文中在分析军事后勤车辆路径问题特点的基础上,建立了单时间窗多目标动态军事后勤车辆路径模型,设计了遗传-蚁群混合算法对模型进行两阶段求解.仿真实验结果表明,该算法解决了遗传算法求解效率低及蚁群算法收敛过早的问题,可有效解决军事后勤车辆动态路径优化问题.    

12.  基于改进遗传算法的带硬时间窗车辆路径问题研究  
   孟辉  蔡田刚  姜忠鹤《机械工程师》,2011年第2期
   建立了带硬时间窗车辆路径问题数学模型。针对传统遗传算法在局部搜索能力上存在不足这一问题,根据相关文献将爬山算法的思想融入遗传算法中,构造了求解该问题的改进遗传算法。仿真结果表明,该算法在局部搜索过程中能够避免早熟,一定程度上克服了传统遗传算法在局部搜索能力上的不足。    

13.  带时间窗的粮食物流车辆路径问题的研究  被引次数:2
   葛宏义  甄彤  蒋玉英《计算机工程与应用》,2009年第45卷第35期
   带时间窗的粮食物流车辆路径问题是一个典型的NP—难问题。针对粮食物流批量大、多点对多点等特点,建立了带时间窗的粮食物流车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTM)的数学模型,进一步构造粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)用于问题求解,并将求解结果与遗传算法进行比较。结果表明,粒子群算法可以快速、有效地求得带时间窗的粮食物流车辆路径问题的优化解,降低配送成本。    

14.  多车场车辆路径问题的新型聚类蚁群算法  被引次数:2
   陈美军  张志胜  陈春咏  史金飞《中国制造业信息化》,2008年第37卷第11期
   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.    

15.  多车场车辆路径问题的新型聚类蚁群算法  
   陈美军  张志胜  陈春咏  史金飞《中国制造业信息化》,2008年第37卷第6期
   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。    

16.  基于遗传算法的集送一体化的车辆路径问题  被引次数:3
   王兆赓  李建更  程世东《计算机工程与应用》,2006年第42卷第1期
   有时间窗的集送货一体化的车辆路径问题(VRPPDTW)是对经典的车辆路径问题(VRP)的扩展,是一类重要的组合优化问题,但是目前对该问题的研究非常有限。论文采用了新的染色体编码方法,设计了遗传算法对该问题进行求解。在求解过程中,对集送一体化、多种配送车辆类型的问题进行了有效处理,同时考虑了车辆载重量和时间窗等约束。最后的实验结果表明,该算法可以求得这类车辆路径问题的最优解或次优解。    

17.  改进蚁群算法求解有时间窗的物流配送路径问题  
   康燕妮  嵇启春  李武刚  李玲燕《计算机时代》,2015年第3期
   物流配送车辆路径优化问题已被证明是一个NP难题,很难得到最优解。应用蚁群算法对带时间窗的物流车辆路径优化问题进行了算法设计,建立了车辆路径优化问题的蚁群算法数学模型及解决方案。通过对蚁群算法的分析,提出了改进的蚁群算法,并结合实例对该算法进行测试和分析,检验其有效性,结果表明了改进蚁群算法的可行性,符合实际的需要。    

18.  改进遗传算法在包装件物流调度中应用的研究  被引次数:3
   黄颖为  李燕培  孙德强《包装工程》,2008年第29卷第1期
   根据包装件物流配送的特点,建立了采用遗传算法研究有时间窗车辆路径规划(VRPTW)的数学模型;构造了一种改进的遗传算法用于求解VRPTW问题,在改进算法中,采用了射线扫描法产生初始种群,设计了进化逆操作交叉算子;利用MATLAB对包装件物流配送车辆路径规划进行实例验证,验证表明改进后的遗传算法既能保持群体的多样性,又能有效的加快搜索速度.    

19.  有时间窗约束车辆路径问题的改进遗传算法  被引次数:1
   张建强  方卫国《计算机工程与应用》,2010年第46卷第32期
   将遗传算法与禁忌搜索结合起来,设计了一种改进的遗传算法求解有时间窗约束车辆路径问题。采用启发式插入算法产生较优良的遗传操作初始种群,通过改进的逆转变异算子更多继承父代的优良性能,以提高遗传算法的计算效率。引入海明距评估遗传进化中种群的多样性。当种群多样性低到一定程度时转入禁忌搜索,以避免遗传算法早熟的缺陷,最终实现全局优化。通过算例验证了该算法的优越性。    

20.  多车场洒水车路径问题的双层遗传算法  
   朱征宇  刘建辉  杨永  谢志华《微型电脑应用》,2008年第24卷第6期
   论文提出了一种新的遗传算法对有多个加水点的洒水车服务路线问题进行优化求解,给出了一种多车场车辆弧路径问题的数学模型,并对传统遗传算法的染色体编码机制和种群结构进行了改进,设计了一种解决多车场车辆弧路径问题的双层遗传算法,可以表示出各车场出动的车辆及路径,与人工安排的方案进行比较,安排效率高,总行驶路程缩短15%以上,车辆行驶路线更为合理,有效地实现多车场车辆弧路径问题的优化。    

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