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克隆选择算法在一类有竞争的物流配送中心选址问题中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
根据有竞争的物流配送中心选址问题的特点,以新增物流配送中心获取最大的市场占有量为目标函数,建立了有竞争的物流配送中心选址问题的数学模型。由于建立的数学模型是一个高维、非线性、非凸性,并具有多个局部极值点的复杂函数优化问题,传统确定性优化算法很难求解得到问题的最优解或满意解。为此,提出将一种新型的启发式进化算法——克隆选择算法用于求解建立的数学模型,并详细描述了应用克隆选择算法求解数学模型的方法和步骤。仿真试验表明,克隆选择算法求解有竞争的物流配送中心选址问题是可行而有效的,并且具有收敛速度快、全局搜索能力强和稳定性好的优点。 相似文献
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在界定经济圈内涵的基础上,利用微分进化算法对经济圈公路网优化问题进行了研究。在探讨经济圈公路网优化目标、优化原则和优化意义的基础上,以经济圈交通效率、运营成本、能源消耗、环境保护和出行时间等为优化目标函数,建立了经济圈公路网优化的双层模型,并采用微分进化算法求解。经济圈公路网双层优化模型是利用生成的初始路径点集,经过提炼处理来提高经济圈公路网交通效率,并得到最佳优化路网,相对于传统的优化模型更能结合经济圈交通系统与经济特性,结论更加符合经济圈实际情况。研究结果表明:优化模型不仅能够满足经济圈交通需求,而且能够满足经济圈交通系统的环境保护目标、促进经济圈交通系统可持续发展。 相似文献
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为有效降低物流配送过程产生的能耗和碳排放,控制配送成本,以传统带时间窗车辆路径问题为基础,研究低碳条件下的车辆路径问题.通过三角概率分布在合理速度区间内对车辆速度进行估算,综合考虑车辆行驶速度、载重量及运行里程构建碳排放计算模型,建立以系统总成本最低、车辆周转时间最小的多目标低碳车辆路径优化模型.将新兴多因子优化算法中协同进化和信息交互的思想应用于NSGA-II算法,提出增强型NSGA-II算法.算例结果表明,多目标优化模型可以更好地兼顾不同物流配送参与者的利益,更符合实际决策过程,所提出的ENSGA-II算法在经济成本上平均节省超过3%,在车辆周转时间上平均改进达到5.02%,表现出较好的求解性能. 相似文献
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多阶段多模型的微粒群优化算法是一种改进的微粒群优化算法,具有较强的全局搜索能力。将非线性方程或非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,应用多阶段多模型的微粒群优化算法求解非线性方程组的解。计算中不需要使用目标函数的导数信息和初始点的信息,数值实验结果表明了该算法的有效性和可行性。 相似文献
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结合遗传算法的群体进化和模拟退火算法可避免迂回搜索的特点,在多目标遗传优化方法的基础上,引入混合优化算法,对HEV能量管理控制参数进行了优化.结果表明,所提出的混合优化算法在解决HEV控制策略多目标优化问题中,避免了传统遗传优化早熟收敛和无方向性等缺点,提高了收敛速度和计算效率. 相似文献