物流配送车辆路径优化问题的仿真研究

研究物流配送车辆路径优化问题,由于物流行业要求货物及时配送,又要降低物流运输成本.物流配送车辆路径选择是重点解决的问题,传统优化方法搜索时间长,难以找到最优路径,造成物流配送成本高.为了降低物流配送成本,提高车辆路径优化效率,提出一种蚁群算法的物流配送车辆路径优化算法.首先对物流配送车辆路径问题进行分析,然后建立相应的数学模型,最后采用蚁群算法对车辆路径问题的数学模型进行求解.通过具体实例对算法进行实验,实验结果表明,蚁群算法提高寻优效果,找到的物流配送车辆路径的最优解短于其它算法,降低物流配送成本,并为物流配送车辆路径选择提供了一种有效算法.     

蚁群算法在物流配送路径优化中的研究

研究物流配送路径优化问题,提高物流服务质量.针对快速准确送货,传统方法在物流配送路径优化过程,存在搜索时间长,得不到全局最优解,导致物流配送效率低的难题.为了提高物流配送路径优化效率,提出一种蚁群算法的物流配送路径优化算法.该算法首先建立优化物流配送路径的数学模型,然后采用蚁群算法对数学模型进行求解.仿真结果表明,蚁群算法具有较强的全局寻优能力,搜索速快,能够在最短时间找到流配送路径的最优解,是解决物流配送路径优化问题的有效算法.     

PSO-GA-ACO算法在冷链物流配送路径优化中的应用

伴随着现代物流的快速发展,冷链物流也得到快速发展。在冷链物流研究中配送路径优化问题对冷链物流的发展起到至关重要的作用,鉴于蚁群算法在路径优化问题中的成功应用,因此将蚁群算法应用到冷链物流配送路径优化问题中。考虑到蚁群算法运行中存在的问题,将遗传算法与粒子群算法引入到蚁群算法中,构成基于PSO-GA-ACO算法的冷链物流配送路径优化算法。实验结果表明,这种构想是可行的,可以有效提高算法运行效率,缩短配送距离,提高经济效益。     

基于改进粒子群算法的物流配送车辆调度优化

车辆优化调度是提高物流企业运营效益的重要因素,针对标准粒子群优化算法存在的不足,提出一种改进粒子群算法（IPSO）的物流配送车辆调度优化方法。建立物流配送车辆调度优化的数学模型,将车辆与车辆路径编码成粒子,通过粒子之间的协作找到最优物流配送车辆调度优化方案,并对粒子群算法存在的不足进行了相应的改进,最后给出仿真实验对其性能进行测试。实验结果表明,IPSO算法不仅加快了物流配送车辆调度优化问题求解的速度,而且获得了最优解的概率,具有比其他调度算法更明显的优势。     

大型物流车辆配送线路自适应调度方法

为了有效提高物流配送车辆的利用率,降低配送车辆的空载率及物流运输成本,需要对大型物流车辆配送线路自适应调度方法进行研究。当前方法多是采用通过对物流车辆配送过程中的调度与路径选择进行分析,建立多类型的物流配送车辆调度模型,并构建改进后的遗传算法,对物流调度模型的算法效率以及计算时间和复杂度进行优化,以获取物流车辆配送调度问题的最优解,但该方法存在过程较为繁琐的问题。为此,提出一种大型物流车辆配送线路自适应调度方法。该方法首先建立物流车辆配送线路调度问题的数学模型,为实现自适应调度方法对数学模型进行优化求出最优解,利用蚁群算法对物流车辆配送调度数学模型的最优解进行优化,获取最优路径的适应度初始化蚁群算法的各客户点之间的信息素,从而得出了优化的最优路径;以优化的最优路径完成对大型物流车辆配送线路自适应调度。仿真实验表明,利用蚁群算法不仅加快了物流配送路线调度优化问题求解的速度,降低了物流运输的成本,而且获取了最优解的概率,比其他调度算法具有更明显的优势。     

改进量子粒子群算法的物流配送路径优化研究

传统物流配送路径优化方法存在运输成本高的问题,已经不能满足物流配送需求,为解决这一问题,设计了一种改进量子粒子群算法的物流配送路径优化方法.首先根据改进量子粒子群算法构造粒子实数编码,并确定物流配送路径优化目标,建立物流配送的运输固定成本和准时到达的目标函数,然后应用改进量子粒子群算法实现物流配送路径优化,最后采用具体实验对象分析了配送成本,实验对比结果表明,在多次物流配送过程中,传统方法配送方法比改进量子粒子群算法的物流配送路径优化方法的配送成本要高.     

基于ACS-GA算法的车辆路径问题研究

物流配送车辆路径问题是智能交通和商业物流领域中一个重要研究方面。合理规划车辆的行驶路线,减少配送里程,降低物流成本,对提高经济效益具有重要意义。重点分析了带时间窗的物流配送车辆路径问题,建立了兼顾配送时间与配送距离最短的改进数学模型。提出了基于蚁群系统算法和遗传算法相融合的混合算法。该算法利用蚁群系统算法得到初始解,运用遗传算法中复制、交叉、变异操作对解的种群多样性进行扩充,克服了蚁群系统算法的早熟现象,增强了算法的全局搜索能力。基于标准数据集的实验结果表明,该算法与其他优化方法相比较,具有较好的搜索车辆路径最优解的能力。     

基于改进蚁群算法的物流配送路径优化

随着社会的不断进步,配送车辆最短路径优化问题已广泛应用于交通运输、网络购物、物流配送等与生产生活息息相关的问题,然而配送车辆路径优化的计算比较复杂.文中建立在带约束条件的多车辆物流配送问题模型的基础上,运用改进的蚁群算法解决物流配送过程中的路径选择问题.通过对信息索的全局和局部更新规则进行改进,和传统的最值蚁群算法进行比较,算法的收敛速度和全局搜索能力得到提高.文中最后成功将改进后的蚁群算法应用于多车辆物流调度路径优化问题.结果表明该优化算法性能受优.     

基于种群分类粒子群算法的物流车辆调度优化

为了获得更加理想的配送车辆调度方案,提出一种基于种群分类粒子群算法的配送车辆调度优化方法。首先建立多约束配送车辆调度的数学模型,并以配送路径最短作为目标函数,然后采用粒子群算法对模型进行求解,并对每次迭代产生的粒子群进行分类,根据分类结果对粒子群进行不同的操作,加快了算法的搜索速度,以避免陷入局部最优,最后进行仿真对比实验。结果表明,种群分类粒子群算法获得比较理想的配送车辆调度方案,具有一定的实用价值。     

基于改进粒子群算法的物流配送车辆调度

物流配送车辆调度问题是指安排有限的车辆有效地完成配送任务。优化目标是在满足客户需求和车辆能力约束的条件下,找出配送成本较低的配送车辆调度方案。由于配送过程受客户位置、配送车辆限制等多种因素影响,导致车辆的调度问题十分复杂。参照经典车辆路径问题模型,考虑了车辆配送里程和用户数等限制,建立了双向车辆调度问题的数学模型。在标准粒子群算法的基础上,引入爬山操作,增加了粒子群的多样性,提高了算法的局部搜索能力,并设计了基于改进粒子群算法的物流配送车辆调度算法,有效地解决了物流配送车辆的优化调度问题。     

粒子群优化点匹配算法

点匹配问题一直是计算机视觉,模式识别,医学临床诊断等领域的一项重要基础性工作。本文提出了一种基于粒子群优化算法的准确、快速和鲁棒性的点匹配方法。该方法首先确定两个特征点集的点匹配问题的能量函数,通过最小化该能量函数可以同时得到点集之间的匹配矩阵和映射参数,利用粒子群优化算法求解变换参数。实验表明,该算法适用于点匹配,具有操作方便,可靠性好,不易陷入局部极值等优点。     

求解矩形包络问题的量子行为粒子群优化算法

介绍了一种利用量子行为粒子群算法（QPSO）求解矩形包络的方法。矩形包络是将二维不规则形状样片用它们的最佳包络矩形来代替,是服装排料的第一步。实验结果表明量子行为粒子群算法比粒子群算法,遗传算法能更好地解决求二维不规则形状样片的矩形包络的问题。     

Bacterial Foraging Optimization Approach to Portfolio Optimization

In this paper we propose a heuristic approach based on bacterial foraging optimization (BFO) in order to find the efficient frontier associated with the portfolio optimization (PO) problem. The PO model with cardinality and bounding constraints is a mixed quadratic and integer programming problem for which no exact algorithms can solve in an efficient way. Consequently, various heuristic algorithms, such as genetic algorithms and particle swarm optimization, have been proposed in the past. This paper aims to examine the potential of a BFO algorithm in solving the PO problem. BFO is a new swarm intelligence technique that has been successfully applied to several real world problems. Through three operations, chemotaxis, reproduction, and elimination-dispersal, the proposed BFO algorithm can effectively solve a PO problem. The performance of the proposed approach was evaluated in computational tests on five benchmark data sets, and the results were compared to those obtained from existing heuristic algorithms. The proposed BFO algorithm is found to be superior to previous heuristic algorithms in terms of solution quality and time.     

电力系统无功优化中PSO算法的改进研究

针对电力系统无功优化中的PSO算法的特点,采用的信息拓扑结构为环形结构,对PSO算法中的变异算子进行研究.针对环形拓扑结构的PSO算法,其后期收敛精度差是一个常见问题,提出了一种称之为"球面变异"的变异算子,充分利用粒子群迭代后期种群的信息,对变异的方向与速度进行引导,进而建立了变异算子与当代种群适应度之间的关系,明显地提高了算法收敛速度与精度.最后,对陷入局部收敛等问题进行相应的改良,诸如无法达到最优解等问题.使用IEEE14节点系统作为算例进行测试,结果达到优良.     

用于函数优化的最大引力优化算法

提出一种基于牛顿万有引力定理的函数优化方法──最大引力优化算法。该算法通过“引力分组”和“引力淘汰”过程更新搜索体。文中给出4个引理来描述算法的数学基础,同时也给出算法的收敛性证明。此外还对该算法进行改进。最后与粒子群算法、差分算法、郭涛算法进行比较,数值结果显示该算法在解决连续函数优化问题具有较高的性能。     

Hierarchical Cluster-Based Multispecies Particle-Swarm Optimization for Fuzzy-System Optimization

This paper proposes a hierarchical cluster-based multispecies particle-swarm optimization (HCMSPSO) algorithm for fuzzy-system optimization. The objective of this paper is to learn Takagi–Sugeno–Kang (TSK) type fuzzy rules with high accuracy. In the HCMSPSO-designed fuzzy system (FS), each rule defines its own fuzzy sets, which implies that the number of fuzzy sets for each input variable is equal to the number of fuzzy rules. A swarm in HCMSPSO is clustered into multiple species at an upper hierarchical level, and each species is further clustered into multiple subspecies at a lower hierarchical level. For an FS consisting of $r$ rules, $r$ species (swarms) are formed in the upper level, where one species optimizes a single fuzzy rule. Initially, there are no species in HCMSPSO. An online cluster-based algorithm is proposed to generate new species (fuzzy rules) automatically. In the lower layer, subspecies within the same species are formed adaptively in each iteration during the particle update. Several simulations are conducted to verify HCMSPSO performance. Comparisons with other neural learning, genetic, and PSO algorithms demonstrate the superiority of HCMSPSO performance.      

多目标优化的一种改进微粒群算法

微粒群算法是解决多目标优化问题的一个重要方法.为了多目标目标优化求解问题,常用的微粒群算法在处理多目标优化问题时,存在所得Pareto最优解集的分散性和实用性较差的缺点.针对上述问题,提出了微粒群算法的一种改进形式.改进算法引入了个体精英解集,从中选择更合适的个体最优位置.同时,在评价个体适应度时,考虑了目标函数值差异这一信息.个体对应的目标函数值差异大,则其适应度就小.这样能避免各目标函数值差异过大的最优解存在.三个典型的多目标测试函数表明,改进方法得到最优解集具有更好的分散性和实用性.测得结果证明,改进方法是有效的.     

求解多模态函数优化的微果蝇优化算法

研究求解偏高维多模态函数优化的小种群果蝇优化算法．算法设计中,优质种群经局部变异探测优质个体;中等种群经精英个体引导实现个体转移;劣质种群依赖于精英和劣质个体沿着多方位搜寻多样个体．该算法具有结构简单、可调参数少、进化能力强等优点,其计算复杂度低．比较性的数值实验显示,此算法寻优能力强、搜索效率高且对偏高维函数优化问题具有较好应用潜力．     

组织进化粒子群数值优化算法

为充分利用粒子的通讯、响应、协作和自学习能力等特性,克服算法早熟收敛,本文提出一种组织进化粒子群算法.该算法将进化操作直接作用在组织上,通过组织间的相互竞争、协作,最终达到全局优化的目的,且证明算法的全局收敛性.实验中,用12个无约束标准测试函数对算法性能进行测试,与其它算法进行比较,并对算法中的参数进行分析.结果表明,本文算法无论在解的质量上还是在计算复杂度上都明显优于其它算法.参数分析表明该算法具有性能稳定、成功率高、对参数不敏感等优良特性.