用改进的人工鱼群算法求解TSP问题

针对人工鱼群算法在寻优过程中存在的不足,结合嗅觉在自然界鱼类捕食过程中的重要作用,在基本人工鱼群算法的基础上,提出了具有嗅觉特征的人工鱼群算法。最后,利用改进的人工鱼群算法成功解决了旅行商问题,并且通过比较基本人工鱼群算法与改进人工鱼群算法的实验结果,得出结论,改进后的人工鱼群算法在算法搜索时间、全局最优值精确度方面都有了显著的提高。     

改进的协同航路分配优化模型及算法研究

为优化协同航路分配程序,利用基尼系数定义一个新的公平性能指标,构建同时兼顾效率和公平性的双目标非线性整数规划模型,采用基于航班优先级排列的染色体编码方式设计一种改进的遗传算法,融合满意解的选择过程.仿真算例结果显示,与现有算法相比,改进遗传算法得到的最终满意解使空域运行效率提高9.3%,航空公司公平性提高33.7%.结果表明,改进的遗传算法能快速获得真实帕累托前沿,且最终满意解能在空域运行效率和资源分配公平性上得到显著提升,说明本文模型及算法合理.     

单产品战略装车点布局问题改进模型及算法

基于两级供应链中多源-能力受限-设施布局问题理论,在考虑装车点办理能力、整列始发直达等约束条件下,以包括运输费用和固定建设费在内的总费用之和最小为目标,建立符合我国单产品铁路战略装车点特征的混合整数线性规划模型。在模型分析的基础上,借鉴优先权编码思想,提出基于优先权编码的遗传算法求解策略,设计了基于优先权的两点映射交叉方法,采用两点互换变异及无回放余数随机选择策略拓展解空间对模型进行求解。最后通过实际算例验证了这一算法的可行性和有效性。     

危险废物定位-运输路线安排问题模型和算法研究

随着我国经济的快速发展,人民生活水平的提高,产生的废弃物日益增加,如何处理这些废弃物已经成为政府面临的一个重要问题．因此,许多学者开始研究危险废物的管理问题．针对现实情况,研究了危险废物管理系统中处理和处置中心的定位以及运输路线安排问题,结合实际构建了多目标整数规划模型．数学模型综合考虑了三个目标：（1）总体成本最小化（包括设施建设成本和运输成本）;（2）总体风险最小化（包括运输风险和处理风险）;（3）风险公平最大化．提出了解决问题的两阶段混合启发式算法：禁忌搜索——蚁群算法．给出了一个简单算例进行分析．     

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区域公交调度是未来城市公共交通的发展趋势,主要解决如何合理统一安排最初分布于不同车场的车辆完成所有线路固定时刻表对应班次任务,从而减少车队规模和降低营运成本.考虑现实中许多突发事件干扰车辆按时完成班次,本文研究一类灰色旅行时间的区域公交车辆调度问题.在满足多车型、车场容量限制、燃料限制等现实因素基础上,设计改进蚁群算法,编制一个最低营运费用的公交调度方案.该方案可适应不断变化的交通环境,更容易在公交运营中被应用.最后,通过算例验证了模型和算法的正确性.     

基于DACS3的改进蚁群算法求解TSP问题

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法。该算法采用分布式并行计算机制,具有较强的鲁棒性,易与其他算法结合,但存在运行时间长,容易陷入局部最优解,导致出现停滞现象等缺点。针对蚁群算法,首先介绍其基本原理及不足之处。随后提出了一种改进算法,该算法在选择路径时仅考虑信息素强度,在信息素强度更新时采用基于3层动态信息素更新(Dynamic Ant Colony System with 3 level updates,DACS3)机制,更好地模仿了自然蚂蚁。最后通过仿真验证该算法,结果表明该算法可以取得较好的搜索效果。     

基于可靠度条件下的混合交通流量分配模型及算法

在混合交通中出行者对不同交通方式的行程时间存在着不同的可靠度要求,故有必要根据不同的可靠度要求追加不同冗余时间,以最优时间策略选择交通方式,从而构造混合随机交通模型及其求解算法,并利用具体实例对其有效性加以验证。     

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在物流活动的商品配送运输中，由于受不确定因素的干扰，对配送车辆调度的适时性造成了很大影响，从而增加了配送成本和降低了配送的服务质量。本文考虑客户对配送时间的要求和车辆行驶时间的不确定性，建立了以车辆配送总行驶距离最小化为目标的机会约束规划模型，并构造了求解该模型的单亲遗传算法，通过实例对模型求解，结果表明，该算法是很有效的。     

基于点线能力约束的多层级节点协同布局优化模型及算法研究

多层级物流节点布局对物流系统的降本增效具有重要作用. 提出物流网络简化处理策略,结合实际物理网络结构,以最短路径、共同弧段及通道运能三要素为重点构建了多层级物流节点的网络拓扑;在此基础上,结合不同层级物流节点的最大服务半径、服务能力及成本等属性,系统性考虑节点及通道运能,构建基于点线能力约束的多层级节点协同布局优化模型;结合模型决策变量特点,利用改进的和声搜索算法进行求解. 采用实际案例进行测试和应用,进行相应情景分析. 结果表明,模型及算法具有良好的适应性,为实际多层级物流节点选址提供一定决策依据.     

城市兴趣点指路标志指引路径规划模型及算法

兴趣点指路标志指引路径规划过程中,不仅需要考虑指引路径的长度,还需要考虑布设成本因素.本文首先基于道路网络的拓扑表达,考虑指引路径长度和设置指路标志数量,以两者综合代价最小为目标,建立了从重要道路出入口到兴趣点的指路标志指引路径的线性规划模型;然后结合人工蜂群算法,设计了求解该规划问题的算法.最后以广州大学城为试验区域,利用上述模型规划了从重要道路南沙港快线出口到兴趣点中山大学的指路标志指引路径,并与指路标志布设现状进行对比分析,对比结果表明,该模型兼顾了布设路径的便捷性和指路标志布设成本的特点,更具可行性.