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物流配送车辆的优化调度问题是近年来物流研究中的一个热点也是一个难点,传统的优化方法往往难以解决这类问题.本文提出一种新型免疫遗传算法进行物流配送车辆路径问题的优化规划.在遗传进化过程中,借鉴生物免疫机制对每个种群的染色体进行免疫算子操作,这些算子包括接种疫苗、各基因座多样性调整以及免疫选择.以运输费用最小为优化目标建立了物流配送车辆路径优化问题的数学模型,利用免疫遗传算法求得优化解,并通过具体实例以及免疫遗传算法与标准遗传算法运算结果的比较,验证了本文免疫遗传算法的有效性和优越性. 相似文献
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全球气候恶化危及人类生存环境,物流运输过程中产生的大量温室气体则是祸源之一。本文考虑带有碳排放约束的车辆路径问题(VRP),以车辆行驶里程最短和碳排放量最小为目标,构建了多目标的VRP非线性规划模型。提出了一种改进的蚁群系统算法对该模型进行求解,算法在更新路径上的蚂蚁信息素时引入了混沌扰动机制,此举能降低算法运行时陷入局部最优解的概率并有效提高算法的适应性。同时,对启发因子、状态转移概率、信息素更新等环节进行了优化设计,提高了最优路径的搜索效率。最后,数值仿真实验证明了该算法的求解表现优于同类研究常用的遗传算法和禁忌搜索算法,具有较强的全局寻优能力。在灵敏性和有效性的保证下,本研究所设计的改进蚁群算法能够较好地处理低碳车辆路径问题(LCVRP)。 相似文献
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为解决机器排序中由于干扰事件的发生使初始最优加工时间表无法按计划执行的问题,构建同时考虑原目标和扰动目标的双目标干扰管理模型,对初始最优加工时间表进行调整并对未完工工件进行重排序;在双目标干扰管理模型中,原目标由所有工件的加权折扣完工时间和来度量,扰动目标由重排序后工件完工时间的变化来度量;结合量子比特在表示解的多样性方面的优点和非支配排序遗传算法在处理多目标排序问题上的优点,设计一种量子遗传算法和非支配排序遗传算法相结合的启发式进化算法对构建的模型进行求解。在数值算例中,通过比较若干项针对有效解集的性能指标发现,该混合算法求得的有效解集在多样性和与最优有效前沿的邻近性等方面优于目前得到广泛应用的非支配排序遗传算法,验证了构建的模型和算法对于求解机器排序干扰管理问题的有效性。 相似文献
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针对存在多配送站的电商物流配送问题,首先,考虑实际装载量对物流配送过程中车辆燃料消耗量的影响,建立燃料消耗量模型,并结合电商平台的承诺送达机制,构建配送延迟时间函数。随后,提出了以最小化物流成本和延迟收货时间的多目标多配送站车辆路径规划问题,建立该问题的混合整数规划模型。再次,采用基于分解的多目标遗传求解算法对问题进行求解。该算法采用矩阵编码的方式,设计了基于贪婪搜索策略的启发式初始化方法,考虑到贪婪搜索策略容易陷入局部最优的劣势,在算法迭代过程中,允许部分不可行解存在以扩大解空间的搜索范围,并进一步设计了遗传算法的交叉和变异算子。最后,以具体物流配送案例进行数值实验,实验结果表明所设计的算法对求解本文模型是有效的。 相似文献
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工程建设项目多目标综合优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文利用多目标优化理论、多属性效用函数理论建立了工程建设项目工期,成本和质量的综合均衡优化模型,并在网络计划技术的基础上,使用遗传算法对模型进行求解,可以得到最满意的决策方案和多个近似满意的备选方案,作为工程建设项目的控制目标.并应用实际案例,对模型的可行性和实用性进行了验证. 相似文献
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本文通过对求解目标和所受约束条件的分析研究,提出了机场机位分配问题模型,设计了相应的遗传算法模型,并使用改进的遗传算法对问题进行了求解,实验结果表明,本文提出的改进策略是可行和有效的.本文研究成果已应用于国内某大机场的生产运营系统. 相似文献
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考虑一个分销中心、多个零售商组成的分销网络系统中具有柔性车辆能力的带货物权重的车辆路径问题.并根据车辆的满载情况采用了不同的运输策略,即单点运输和多点运输方式.在多点运输方式下,与以往诸多研究不同的是,文章建立了一种基于货物权重的VRP模型——WVRP,即在安排车辆线路时每个零售商的货物需求量也作为一个因素考虑,尽可能使车辆优先供货需求量较大的零售商.最后,针对问题的性质,开发了一种基于划分的遗传算法PB-GA对问题进行求解,并与一般遗传算法及常用的启发式算法进行了分析比较. 相似文献
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针对航运企业的重组与全球扩张引起的竞争问题,提出了竞争环境下的轴-辐式集装箱海运网络设计模型。模型采用基于路径的变量作为决策变量,利用离散函数来表示航运企业与航运联盟的竞争可吸引的流量(或客户),目的在于通过设计混合轴-辐式集装箱海运网络,实现以更低的服务成本和更短的服务时间最大化可吸引的流量,建立了枢纽港口数量约束、航线连接约束、航线中转约束、流量竞争约束等,运用多点交叉遗传算法进行求解,最后结合亚欧航线的集装箱海运市场进行实例分析,对考虑客户需求多样性与航运联盟对策下的轴-辐式集装箱海运网络进行设计,并验证了算法的计算效果。 相似文献
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本文综合考虑联合补货与配送决策,研究了随机需求、允许缺货环境下多企业多产品联合补货与配送集成优化模型,设计了混合差分进化算法(Hybrid Differential Evolution, HDE)对该模型进行求解,同时通过算例与遗传算法、标准的DE算法进行了比较,证实HDE算法高效且稳定;另外,设计了一个先补货再配送的两阶段优化模型,对比优化结果发现采用供应链协同时补货成本较高,配送成本较低,且总成本较低。最后,对相关参数进行了敏感性分析,发现需求率和库存维持成本的变动对总成本的影响远远大过次要订货成本对总成本的影响。 相似文献
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与传统调度模式不同,协同制造模式下企业之间的调度模式极其复杂。协同企业间的加工工序路线并不固定,且不同类型产品具有不同的加工路线网络。为此本文针对平衡型、瓶颈型、跳跃型、混合型四类具有典型特点的协同制造网络Gp进行分析和设计;考虑制造企业同类产品合并加工策略,构建基于连续加工量的分段生产成本函数;通过设计合理的订单最早交货时间和最晚交货时间,对订单交货进行时间窗口约束,并在此基础上构建了由制造商生产成本Wcm、订单等待Wsk(Qk, T'k)和提前完工库存成本Wsk(Qk, T″k)、延期惩罚成本构成Wlk(Qk, T'″k)的目标函数。为求解该模型,创新性将蒙特卡洛思想引入蚁群算法,提高蚂蚁选择合理性,避免局部最优;同时,采用移动窗口[min, max]奖励机制,并且对信息素奖励乘以平衡系数k(N)提高奖励可信度,加快搜索速度并提高求解性能。仿真结果表明,本文构建调度模型合理,可以获得优化的调度结果;同时,本文提出的蚁群改进寻优算法具有良好的求解速度和收敛性,算法具有较好的稳定性。 相似文献
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大规模灾害发生初期,应急物资往往不能及时供应,受灾群众因缺乏物资和服务产生痛苦感知。针对该问题,设计数值评定量表(NRS)构建痛苦函数,刻画灾民痛苦感知成本,将灾民感知因素纳入应急总成本的决策考量。提出以总社会成本(物流成本和痛苦心理成本之和)最小为应急救援目标,构建了一个考虑灾民疏散与重新安置、临时避难所选址和物资分配的集成优化模型。设计经典混合整数规划方法和改进的遗传算法对所构模型进行求解,并应用于海南威马逊台风案例。案例分析表明,模型和算法能有效解决考虑灾民痛苦的避难所选址与物资分配问题,揭示了随着受灾规模的增加和疏散时间的减少,遗传算法的求解结果优于经典求解方法。 相似文献
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负荷优化分配是电力系统中的一类重要优化问题,即在满足各类系统约束条件下,实现发电总成本最低。为了促进微电网的优化运行,本文研究了包含柴油发电机、微型燃气轮机、光伏发电机和风力发电机组成的微电网的负荷优化分配问题。首先简要分析了各个微电源的发电特征和成本函数,然后分别建立了孤岛模式和并网模式下的微电网负荷优化分配模型,孤岛模式下优化模型的目标函数是包含燃料成本和运行维护成本的总成本,约束条件包括发电能力约束和系统功率平衡约束,并网模式下的优化模型则在此基础上,在目标函数中增加了其与大电网交易的收入和支出,在约束条件中增加了电力交易约束。最后,通过遗传算法分别对两种模式下的优化模型进行仿真求解。结果表明,本文提出的负荷优化分配方法可以有效降低微电网的运行成本,促进微电网的优化运行。 相似文献
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为了提高货运供需匹配效率,建立了一种车货供需匹配数学模型,描述了车货匹配问题的目标与相关约束,对量子进化算法进行设计与改进用于对此问题求解,提出了有约束惩罚的适应度衰减方法,解决了量子群初期无强可行解时最优量子个体的选择问题,引入量子群成熟度对量子进化算法的退出机制进行改进。在实验中,使用改进的量子进化算法和标准遗传进化算法进行对比,并对算法参数进行优化,实验中量子进化算法表现出更好的收敛速度,准确性和稳定性,但是量子群规模存在“瓶颈问题”,更大规模的量子群对算法优化效果并不明显且需要耗费更长的计算机时间,量子旋转角增量与算法收敛速度正相关,与全局搜索能力负相关。结果表明,改进的量子进化算法可以高效地搜索到较为优秀的车货匹配方案,为车主和货主推荐较为合理的车货供需信息资源。 相似文献