粒子群算法的物流配送路径优化研究

研究物流配送路径优化问题,物流配送路径优化要找到一条配送车辆少,路径总长度最短的最优配送路线,并具有配送快速性。传统算法搜索最优路线时间长,难以找到最优配送路线,导致物流配送成本高。为了提高快速找到物流配送路径最优配送路线,提高物流服务质量,提出一种粒子群算法的物流配送路径优化方法。首先根据物流配送路径问题的数学模型,然后全局搜索速度快的粒子群算法对模型进行求解,找到物流最优配送路线,最后通过具体实例进行仿真测试,结果表明,粒子群算法不仅能够快速找到物流配送路径最优配送路线,同时获得的路长总长度最短,有效降低物流配送成本。     

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。     

低碳约束下冷链物流配送共享仓选址多目标优化方法

针对当前冷链物流配送中心选址模型存在选址不合理、选址过程复杂,导致资源浪费和经济成本增加的问题,提出在低碳约束下,构建一个基于低碳约束冷链物流配送共享仓中心选址和路径优化模型,在粒子群算法的基础上,分别加入免疫算法和粒子群算法,得到改进免疫粒子群算法和混合粒子群算法,通过这两种算法分别实现共享仓中心选址求解快速寻优和多目标优化,以提升模型的路径优化能力和鲁棒性。实验结果表明,提出的方法改进免疫粒子群算法可在不同约束条件下实现冷链物流配送共享仓快速选址,且选择位置寻优求解速度提升;同时通过混合粒子群算法可实现物流路径优化,规避路径缺陷,从而提升路径优化能力,实现多目标优化路径的准确选址。     

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.     

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。     

粒子群和蛙跳的混合算法求解车辆路径问题

提出一种求解物流配送车辆路径问题的改进粒子群算法。新算法采用粒子群算法产生阶段最优解,利用蛙跳算法对阶段最优解进一步优化。实验表明,此算法是解决车辆路径问题的一个有效算法。     

基于双向反馈信息的逆向物流网络优化方法

研究物流配送网络优化问题,提高物流配送网络运行效率.考虑到物流中存在退货问题,针对传统物流优化网络是基于单项路径传递构建的,没有考虑退货等现象造成的逆向路径负荷增加,一旦逆向物流网络路径中的密度过大,造成运输中心密度负荷过高,使负向密度不能反馈到调度算法中,导致物流配送网络运行效率过低的问题.提出了一种基于双向反馈信息的物流网络优化调度方法.通过建立物流逆向配送网络关系的数学模型,利用双向反馈信息加权算法进行网络配送优化计算,从而充分考虑逆向路径负荷的情况,提高网络运行效率.实验证明,改进方法提高物流配送网络运行效率,取得了物流优化的满意的效果.     

混合算法在车辆路径优化问题中的应用

研究车辆路径优化问题,物流配送不仅要求配送及时,而且要求运输成本低,且路径最优。车辆路径优化是解决物流配送效率的关键,传统优化方法寻优效率低,耗时长,难以得到车辆路径最优解,导致物流配送成本过高。为了提高车辆路径寻优效率,降低物流配送成本,提出一种混合算法的车辆路径优化方法。首先建立车辆路径优化数学模型,然后用遗传算法快速找到问题可行解,再将可行解转换成蚁群算法的初始信息素,最后采用蚁群算法从可行解中找到最优车辆路径。仿真结果表明,混合方法提高车辆路径寻优效率,有效地降低物流配送成本。     

基于量子粒子群优化算法的车辆路径问题

针对粒子群优化算法的搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,提出将一种基于量子行为的粒子群优化算法用于求解车辆路径问题.车辆路径问题是组合优化问题中的NP-难问题.将量子粒子群算法用于车辆路径问题求解,用粒子的位置表示车辆路径,建立车辆路径的数学模型.与粒子群算法相比,量子粒子群算法提高了最优路径搜索的成功率,能更有效的求解问题.     

基于混合粒子群算法的列车停站方案优化

列车停站方案影响着旅客服务质量和运行效率,是列车开行方案的重要环节.本文建立了旅客列车停站方案的多目标规划模型以最大化区段可达性从而减少旅客旅行时间.针对传统的粒子群优化算法在处理复杂多维问题时,算法效率不高,易陷进局部最优,且无法有效处理离散问题等缺点,提出了一种将量子遗传算法引入到MPSO中的方法.算法整体采用粒子群算法,结合量子遗传算法的概率幅编码,并使用粒子群的速度更新公式来更新量子旋转门.算法引入量子遗传算法的全局探索和粒子群算法的种群智能体系,不仅提高了算法的收敛速度,同时增加了粒子多样性.最后,将改进的量子遗传粒子群算法（QGA_PSO）应用于ZDT函数优化和停站方案模型优化,证明了算法的有效性.     

基于粒子群优化算法的系统可靠性优化

系统可靠性优化问题是典型的NP难题,建立了可靠性冗余优化模型,采用粒子群优化算法对其进行求解。通过对其它文献中仿真实例的计算和结果对比,表明了算法对求解可靠性优化问题的可行性和有效性。     

基于细菌菌落算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化具有非线性,多控制变量,多约束条件,连续变量和离散变量混杂的特点,针对现有算法或容易陷入局部最优解或收敛速度慢的缺点,提出了一种细菌菌落(bacterial colony optimization,BCO)优化算法,将BCO优化算法首次应用于电力系统无功优化问题。BCO算法将问题的解空间视为细菌培养液,在其中放置单个或少量细菌个体,模拟细菌菌落的生长进化过程,该算法本身具有进化机制,并且提出了一种新的结束准则。BCO算法通过繁殖适应度高的个体,死亡适应度低的个体,可以尽快的获得适应度更优的个体,从而可以避免算法陷入局部最优解,同时也加快了收敛速度。用BCO算法对IEEE14节点标准测试系统进行无功优化计算,实验结果表明,细菌菌落(BCO)优化算法较其他算法具有较强的全局寻优能力,且收敛速度快,鲁棒性好,可以作为求解电力系统无功优化问题的一种新途径。     

基于自适应粒子群的SVM参数优化研究

针对粒子群算法在优化SVM参数时,存在着易陷入局部最优,早熟收敛的问题,首先提出了一种用自适应权重来代替惯性权重的粒子群算法,再引入自适应变异对粒子群算法进行优化,增强粒子的种群多样性,使其能够跳出局部最优解,从而达到全局最优.最后,将改进后的算法(GPSO-SVM)应用到UCI标准数据集上进行验证,实验结果表明,改进后的算法提高了粒子的搜索性能,是一种有效的SVM参数优化算法.     

基于粒子群优化的细菌觅食优化算法

细菌觅食优化算法(BFOA)具有全局搜索能力强的优点,但存在收敛速度慢的缺陷.为了解决以上问题,结合收敛速度快的粒子群优化算法,提出一种基于粒子群优化的细菌觅食优化算法(BF-PSO),该改进的优化算法具有可操作性和优越性.选用测试函数和对PID控制参数整定的实例进行Matlab仿真,结果进一步显示了BF-PSO的优化能力优于BFOA,收敛速度快,且具有较好的鲁棒性.     

多目标优化的粒子群算法研究

本文介绍了粒子群优化算法PSO中的多目标优化的粒子群算法及其应用,并将其运用在防守对方多个前锋球员的进攻威胁,以粒子群算法随机性来适应不断变化的形势。     

基于改进鲸鱼优化算法的WSN覆盖优化

针对无线传感器网络在随机部署移动节点时,存在分布不均匀导致的覆盖率较低的问题,以网络覆盖率最大化为目标建立网络覆盖优化模型,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)的网络覆盖优化策略;首先,采用量子位Bloch球面坐标编码初始化种群,提升种群多样性,扩展搜索空间的遍历能力;其次,提出一种基于步长改进的位置更新方式,平衡算法的全局探索和局部搜索能力;最后采用莱维飞行,对个体进行扰动更新,提高跳出局部最优的能力。仿真结果表明,将改进后的鲸鱼优化算法应用在WSN覆盖优化中,与标准鲸鱼优化算法和其他文献中的算法相比,有效减少了传感器节点冗余,表现出更快的收敛速度和更高的覆盖率,进而改善网络监测质量,延长网络生存时间。     

机载雷达组网多站测角被动跟踪轨迹优化研究

研究多观测器轨迹优化控制问题,由于多站测角被动跟踪系统运行存在误差,用机载雷达组网的可移动传感器采集信息,可对雷达载体轨迹优化进行研究,利用控制雷达载体的飞行轨迹可有效解决跟踪目标的弱观测性及估计器的稳定性。为了改善传统轨迹优化算法容易陷入早熟收敛和局部最小的问题,提出一种模拟退火(Simulated Annealing,SA)和粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的混合优化方法(SA-PSO)。在给出了角度信息的适应度函数表达式基础上,结合模拟退火算法的局部搜索能力和粒子群优化算法的全局搜索能力,提高优化算法的收敛速度、精度以及全局搜索能力。实验证明,改进的混合算法对雷达载体轨迹优化有效,并减小对机动目标的被动跟踪误差。     

Gprof优化初探

论述了得到多线程情况下系统运行的相关信息的解决方案．以及避免数据不一致情况的优化方法。     

基于混合粒子群的航班着陆调度优化研究

研究终端区航班着陆调度优化控制问题,为对多目标着陆实现实时调度,克服粒子群算法易陷入局部最优的问题,提出了一种免疫思想和禁忌搜索的混合粒子群调度算法,在粒子群算法的基础上引入了免疫系统的抗体浓度调节机制,以保证群体多样性.针对算法后期进化速度慢的缺点,采用了具有自适应能力的禁忌搜索算法进一步优化性能.最后将混合粒子群调度算法在不同规模的实例上进行了测试,并与其它几种具有代表性的算法进行了比较.实验结果表明,改进算法不仅较好地避免了陷入局部最优,提高了收敛速度,还有效地减少了航班着陆调度中的延迟.