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.     

人工代谢算法在故障诊断中的应用

从生物体新陈代谢的生理机能出发,建立了基于酶催化的人工代谢算法模型．通过对代谢算子功能的 分析提出了模式定理的概念,并证明了算法的收敛性．利用酶与底物相匹配的原理,通过代谢操作找出酶与底物的 最优匹配,从而找出对应故障现象的原因．在寻优过程中,不断地通过凋亡算子将不可能成立的原因筛除,降低了 故障诊断的成本．实例分析表明,该算法能有效地进行故障定位,尽可能地缩小了不必要的搜索空间．     

改进的蚁群算法在优化物流配送管理系统中的应用

基于企业物流配送管理系统的优化研究,文章改进了蚁群算法,并根据改进的蚁群算法,建立蚁群算法模型,提出配送算法,应用到物流配送管理系统中,以提高企业物流配送中心的配送能力,降低成本,最大化地合理利用现有资源。试验计算结果表明,改进的算法具有较好的寻优能力,收敛速度快,是解决物流配送管理路径优化问题的有效算法之一。     

神经网络算法在物流配送车辆优化调度中应用

研究物流配送车辆调度优化问题,车辆调度存在空驶率,运输路径不合理。为了有效节约车辆运输成本,优化城市车辆调度,传统的调度算法存在计算复杂度高,不利于实际应用等问题,提出了一种改进的神经网络车辆调度优化算法模型。首先对城市车辆调度建立优化数学模型,建立了一种解决非满载车辆卸货路线优化的神经网络模型,采用改进的神经网络进行优化车辆调度,并给出了解决配送车辆优化调度问题的具体步骤。仿真结果表明,提出的改进的算法不仅能有效地求解车辆调度优化模型,而且计算机复杂度较低,算法的计算效率较高,收敛速度较快,验证了改进算法的实用性和有效性。     

基于Spark的蚁群算法在物流配送路径优化问题中的应用研究

为优化物流配送路径、降低物流成本,提出利用基于Spark的蚁群算法求解物流配送最优路径。充分利用Spark提供的基于内存的RDD,将蚁群封装成RDD,经过一系列的RDD转换操作,从而实现蚁群在云计算集群中分布式地并行构建可行解的过程。实验表明,该算法大幅降低运行时间和计算成本,提高了蚁群算法搜索最优物流配送路径的效率。     

改进粒子群算法在物流配送问题中的应用

本文在分析常规粒子群优化算法的基础上,针对物流配送优化问题,采用一种改进粒子群优化算法,并根据粒子群的群体适应度标准差和理论最优值,给出收敛判断的依据。仿真结果表明该算法具有简单、高效、快速等特点。     

基于物流配送路径的优化算法研究

目前,对物流配送车辆优化调度问题(VRP)还是一个研究热点,许多学者采用了各种优化方法来解决实际问题。该文综述了物流配送车辆调度问题的各种优化方法,对其发展历程、优缺点、适用性等都作了详细的说明,并对它们作以比较分析,从而找到最适合现实状况的优化方法。     

Dijkstra算法在物流配送运输中的最短路径优化研究

传统的Dijkstra算法一般用于计算一个源节点到所有其他节点的最小代价路径,它能够适应网络拓扑的变化,因而可以应用在物流中的配送线路规划上。原始的Dijkstra算法在实现时不仅占用大量计算机内存,而且执行效率也不高。针对这一问题,本文基于传统的Dijkstra算法,对其数据存储和算法思路进行了优化。最终通过实验证明优化后的Dijkstra比原始的Dijkstra算法在执行效率上有了较大的提高。     

人工代谢算法在铝板轧制中的应用(英文)

铝板轧制过程的控制是板材生产过程自动化中的重要环节。针对该过程,本文提出一种人工代谢算法。通过算法中的人工酶对轧制过程进行辨识,通过建立代谢平衡方程对控制目标进行优化,通过对代谢方程中的反应速率、平衡常数和抑制因子进行调节来获取实时的控制优化值,建立一个分布式离散事件系统来对系统进行监控,并通过控制实例说明了该算法的优越性。所提出的控制系统成功地应用于某铝材厂的铝板轧制过程,节约了时间成本,提高了生产效益。     

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。     

基于人工代谢系统的物流管理

本文提出了一种人工代谢算法。通过对算法的模型和相关参数进行定义,阐述了基于人工代谢系统在物流调度中的应用实例。文中给出了一个供应链的拓扑结构图,运用人工代谢算法的原理对物流配送和逆向物流的过程进行了讨论,并对该配送网络进行了相关性能的分析。通过调节相关参数,给出了相应的物流优化配送路径。通过对物流网络的分析表明：在人工代谢算法下,物流网络的配送效率得到了较大提高。网络负荷的均衡性得到了很大改善。     

基于自适应免疫遗传算法的VRP问题的研究

物流配送车辆路径优化问题是近年来物流领域中的研究热点,该问题属于NP难题,当问题规模较大,很难得到问题的最优解和满意解。应用遗传算法是被认为求解NP难题的有效手段之一,文中在求解物流配送车辆路径优化问题时,在传统遗传算法的基础上,加入自适应算子,并引入了免疫算法的思想,实验结果表明该算法具有更好的全局和局部搜索能力和收敛速度,可有效地解决物流配送车辆路径优化问题。     

基于自适应免疫遗传算法的VRP问题的研究

物流配送车辆路径优化问题是近年来物流领域中的研究热点,该问题属于NP难题,当问题规模较大,很难得到问题的最优解和满意解。应用遗传算法是被认为求解NP难题的有效手段之一,文中在求解物流配送车辆路径优化问题时,在传统遗传算法的基础上,加入自适应算子,并引入了免疫算法的思想,实验结果表明该算法具有更好的全局和局部搜索能力和收敛速度,可有效地解决物流配送车辆路径优化问题。     

改进人工蜂群算法及其在应急调度优化问题中的应用

针对于大规模灾难发生时首批“生命”物资的应急调度建模及优化求解问题,将受灾点缺失损失评价函数由线性扩充到非线性,对一次性消耗类和连续性消耗类物资建立了多对多约束多目标调度模型。基于Pareto支配和拥挤距离的概念将人工蜂群基本算法应用到此问题的求解,并对算法进行了以下改进：基于反向食物源的定义提出融合反向学习的食物源初始化,以提高初始解的质量;将反向学习策略和广泛学习策略融合到蜜蜂搜索过程,以反向食物源和其他较好食物源信息来引导蜜蜂搜索方向。三种规模的仿真实验表明,所提出算法所求出的非支配前沿解集更具多样性,分布更加广泛和均匀,能够为应急物资调度决策进行支持。     

基于人工免疫算法的多目标函数优化

提出了一种新型的人工免疫算法用来解决多目标函数优化问题。基于自然免疫系统固有的优良特性对算法进行了设计和分析。最后,算法对3个较复杂的多目标问题进行了优化,优化结果能很好地覆盖问题的Paret。最优面,并且把算法与某些混合遗传算法进行了对比实验,表明人工免疫算法在解决多目标优化问题上具有可观的研究前景。     

遗传算法在人工智能领域中的应用

该文介绍了遗传算法的基本概念、基本遗传算法的特点和基本遗传算法的求解步骤,同时也介绍了遗传算法在机器学习、并行处理、人工生命以及遗传算法与进化规则及进化策略的结合的发展动向,最后讨论了基于遗传算法的人工神经网络学习中的应用研究,具体论述了遗传算法在学习神经网络权重和学习神经网络拓扑结构的应用方法。     

免疫遗传算法的研究及其在函数优化中的应用

本文提出的免疫遗传算法引入了免疫记忆环节和抗体浓度调节环节,它能很好的保证抗体的多样性,避免陷入局部极小和出现早熟收敛现象。通过对多峰值函数优化的研究,结果表明,本文所提出的算法具有较好的优化效果。     

探讨人工鱼群算法的结构和原理

人工鱼群算法是一种基于模拟鱼群行为的优化算法。该文首先分析了人工鱼群算法的定义、觅食以及追尾行为,其次剖析了最优解的获取,并进一步探讨了算法原理及其收敛性。