城际零担货运平台车辆路径问题研究

在考虑城际零担货运平台现有各种不同补贴方案的基础上，以平台补贴成本、车辆使用成本及燃油成本之和最小为目标函数，建立考虑车-货匹配、车辆三维装载等约束条件的车辆路径优化模型。设计一种混合量子粒子群优化算法，计算货物匹配方案、车辆路径、货物装卸顺序、货物装载位置以及平台补贴最优决策方案。实验结果表明：改进的量子粒子群算法得到的小规模算例优化解与CPLEX优化软件得到的最优解偏差为3.31%；改进的量子粒子群算法通过在求解最佳中间位置时引入适应度函数值作为权重，求解的大规模算例结果比传统量子粒子群算法提高了0.91%；通过分析最优解的特点，将改进的量子粒子群算法与启发式算法相结合，算法的求解 质量提高了4.05%；通过补贴模式对比实验发现，在合理规划周期内，货主时长补贴和空载补贴的增长在维持总成本基本不变的情况下，可有效提升平台利润，提高车辆利用率。     

求解不确定车辆数车辆调度问题的混合算法

针对不确定车辆数的车辆调度问题,建立了使用配送车辆数最少和总行驶距离最短的双目标数学规划模型.在分层序列法思想的框架内,提出一种分两阶段求解的混合算法.基于改进的粒子群算法进行车辆的分配,获得完成任务集所使用的最少车辆数,把粒子群的优化方案转化为禁忌算法的初始解进行路径的优化,以使车队完成给定的配送任务集所花费的成本最少.通过实例求解结果对算法进行了总结分析.     

交通分配的粒子群优化算法

为了方便合理地分配交通量,提出了交通量多路径分配的粒子群优化算法。算法的求解方法是在粒子群算法中构造了路径条数维的粒子空间,每维对应一条可行性路线,其值为对应路径所分配的交通量;对粒子进行归一化处理,使交通量守恒,并进行交通量的多路径分配;根据目标函数评价与筛选粒子,直到满足终止条件。实例计算结果表明:利用粒子群算法得到的目标函数值最小,各路段分配的交通量没有超容量现象,模型求解过程具有方向性,对交通分配的网络规模无限制,因此,粒子群优化算法可行、合理。     

应急车辆动态路径选择的两阶段优化模型

为研究突发事件情境下交通路网动态变化时的应急车辆路径选择问题，提出应急车辆动态路径选择的两阶段调度优化模型。通过结合路网动态状况和应急救援特征，建立基于最大路径可靠度和最短行程时间的两阶段优化模型；通过混沌搜索改进布谷鸟算法初始种群，并加入蛙跳算法改进局部搜索操作，设计混合布谷鸟算法，改善全局寻优能力；以某市某区部分区域路网为例，将该区域路网实时交通数据应用于模型和求解算法中。实验表明，利用两阶段优化模型和算法编码方案能成功获得出发点到救援点的动态可靠路径，相同行驶路径情况下模型与算法求解的最短行程时间与实地驾车获得的最短行程时间最大误差不超过8%，说明优化模型可行。3 种不同算法求解K最短路径的结果发现，混合布谷鸟算法得到的最短行程时间比粒子群算法和 经典布谷鸟算法得到的结果都要小，且计算时间最短，表明混合布谷鸟算法求解的结果最优，性能最好。     

航班延误恢复调度的混合粒子群算法

为了优化航班延误恢复调度,考虑了航班延误的经济效益、社会影响和经济损失构成,定义了航线影响因子,构建了一种新的航班延误恢复调度模型,将局部搜索方法引入到粒子群算法中,提出了求解航班延误恢复调度问题的混合粒子群算法。计算结果表明:与先来先服务调度方法相比,混合粒子群算法可以减少航班延误损失4.2%,与基本粒子群算法和进化策略算法相比,混合粒子群算法平均可减少航班延误损失2.0%,随着航班延误恢复规模的增大,算法优势会更明显。     

一种新的双种群PSO-DE混合算法

给出一种新的粒子群算法和差分进化算法相结合的混合算法.该算法基于一种双种群进化策略,其中一个种群由粒子群算法进化,另一种群由差分进化算法进化.此外,采用一种信息分享机制,在算法的进化过程中2个种群中的个体可以实现协同进化.为了进一步提高混合算法的性能,在差分进化算法中融入一种线性递减加权策略的变异操作和指数递增交叉概率算子.通过4个标准测试函数的测试结果表明文中提出的混合算法是一种收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强的全局优化算法.     

基于混合粒子群优化的2维Otsu路面裂缝图像阈值分割方法

针对传统2维Otsu法由于计算量大而无法实时对路面裂缝图像进行分割的问题,将粒子群算法和遗传算法相结合,提出了一种基于混合粒子群优化的2维Otsu路面裂缝图像阈值分割方法。实验结果表明:与标准粒子群优化的2维Otsu阈值分割法相比,文中方法可以完整分割出图像中的裂缝目标;与传统2维Otsu法相比,文中方法减少了算法运行的时间,提高了路面裂缝图像的分割效率。     

车辆路径问题的混沌粒子群算法研究

针对车辆路径问题中单仓库非满载这一基本类型的具体特性,设计了一种混沌粒子群算法;利用混沌系统的随机性、规律性和遍历性初始化粒子,大范围覆盖车辆路径问题的解空间,加强算法最优路径的搜索能力;通过在求解过程中的次优路径处施加混沌扰动,使算法放弃当前求解的路径,避免结果为次优解。并通过试验验证了该算法在车辆路径问题中具有很强的寻优能力。     

一种基于邻域空间的混合粒子群优化算法

针对标准粒子群优化算法在信息共享机制的不足,提出基于邻域空间的混合粒子群优化算法。该算法修改了粒子速度更新方程,提出了一种将模式搜索算法嵌入粒子群优化算法新方法。通过4个典型的测试函数的实验研究,表明了所提出的算法充分发挥了模式搜索算法强大的局部搜索能力和基于邻域空间的粒子群优化算法的全局寻优能力,很好地平衡了算法的全局“探索”与局部“开发”。新算法具有优化精度高、鲁棒性强的特点,特别适合对高维多峰函数进行优化。     

细菌觅食机制粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值的缺陷,提出了一种细菌觅食机制粒子群优化算法.其基本思想是在粒子群优化算法中引入细菌觅食行为机制,提高PSO算法跳出局部极值的能力,借以改善PSO算法的寻优性能.采用标准测试函数的实验结果表明,该算法在收敛速度和求解精度方面均有显著改进.