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禁忌搜索算法求解旅行商问题研究

设计了一种基于Matlab实现的禁忌搜索算法 ,用以求解组合优化难题中的典型代表旅行商问题 (TSP) .分别对Hop  (本文共5页) 阅读全文>>

天津大学
天津大学

新型启发式算法求解旅行商问题及其衍生问题

旅行商问题一直是运筹学领域组合优化问题的热点研究领域,研究旅行商问题具有重要的理论与应用价值。而启发式算法是求解路径优化相关问题的有效算法,同时也是该领域研究的热点。对现有的启发式算法进行改进,可以有效提高求解旅行商问题的效果。另外,入厂物流问题作为旅行商问题的基于实际情况的衍伸,对其进行求解,能够为实际的区域规划带来理论指导与证据支撑。本文首先对旅行商问题及其求解算法的研究背景与研究意义进行介绍,介绍了m-n入厂物流的研究背景、意义及研究现状,同时还对求解旅行商问题的启发式算法的国内外研究现状进行了回顾,总结前期研究仍存在的问题以及本文研究的创新点。针对研究的不足之处,本文首先对旅行商问题与入厂物流问题进行了详细介绍,并对求解此类问题的常用的启发式算法进行了回顾。随后,本文提出了基于模拟退火算法、禁忌搜索算法的混合人工蜂群算法,并求解旅行商问题。本文创新性地将交叉操作与动态邻域2-opt作为局部搜索策略分别应用到雇佣蜂阶段与观...  (本文共74页) 本文目录 | 阅读全文>>

东北大学
东北大学

混合智能优化算法及其在车辆路径问题中的应用

现今,物流已被公认是企业在减少物质消耗、提高劳动生产率以外创造更大利润的第三个重要源泉,也是企业降低生产经营成本,提高产品市场竞争力的一条重要途径。相关数据统计表明,现代物流成本约占企业经营总成本的30%到50%。物流配送是物流系统中的重要一环,它是企业给顾客提供服务的最后一环,地位十分突出,其中尤以车辆路径问题对配送环节影响甚大。目前我国的物流配送系统十分落后,车辆空载行驶严重,配送成本过高,服务质量却不尽如人意。因此,研究如何运用科学方法求解车辆路径问题,以便合理组织车辆配送路径,这对提高企业的服务质量、减少库存、降低经营成本、提高产品市场竞争力是十分必要的。现代智能优化算法包括禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法、神经网络算法等,这些算法的存在为配送车辆路径问题的求解提供了广阔的思路和选择。这些算法中禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法在求解配送车辆路径优化问题中的应用刚兴起没多久,目前虽然已获得不少研究成果,其...  (本文共68页) 本文目录 | 阅读全文>>

天津大学
天津大学

基于两种改进策略的亚启发式算法求解路径相关问题研究

路径相关问题一直是运筹学研究中的一个热点,研究路径相关问题具有重要的理论和实际意义。而亚启发式算法是求解路径相关问题的有效方法,同时也是当前学术界的研究热点。对传统亚启发式算法进行改进,可以更加高效精确的求解路径相关问题。本文首先对路径相关问题的研究背景及研究意义做了介绍,对求解路径相关问题计算方法的国内外研究现状进行了回顾,总结了研究现状中的不足之处。针对研究的不足之处,本文首先分析了一般亚启发式算法的共有特点,据此,提出了两种亚启发式算法的改进策略,即选择性定向变异策略以及限制搜索范围策略,并说明两种策略的适用范围。紧接着,本文研究了两个具有代表性的路径相关问题,旅行商问题和考虑在途库存成本的多对多Milk-run路径规划问题。为验证这两种改进策略的可行性和有效性,分别提出了基于这两种改进策略的亚启发式算法,即基于圆定向变异动态邻域结构的自适应混合模拟退火禁忌搜索算法以及带限制搜索范围的两阶段模拟退火算法,分别求解以上两种问...  (本文共100页) 本文目录 | 阅读全文>>

解放军信息工程大学
解放军信息工程大学

基于ILOG组件的线路优化平台设计和实现

线路优化问题应用广泛,涉及到很多行业,譬如在国防领域中,军事物流共同配送线路的优化,在某种意义上可提高军事物资的配送效率;民用方面的邮电、旅游业,大多都牵涉线路制定问题。虽然目前关于不同约束条件下的基本线路优化模型理论研究已经有很多年的历史,但是理论和实际应用技术问题之间仍然存在着鸿沟。本文通过探讨线路规划技术,并力求将其应用于解决实际问题。本文对线路优化问题考虑因素分类,总结出六类通用的应用问题模型,即最短路优化问题、旅行商问题、VRP(Vehicle Routing Problem)模型、VRPTW(Vehicle Routing ProblemWith Time Window)、DVRP(Dynamic Vehicle Routing Problem)模型、多发车点模型。对问题本身进行了理论研究,并建立问题的约束规划模型,对该模型的解、约束的性质进行了深入讨论,设计并实现了解决问题的蚁群算法和禁忌搜索算法的流程;并改进蚁群...  (本文共78页) 本文目录 | 阅读全文>>

河北工业大学
河北工业大学

具有禁忌搜索能力的蚂蚁算法

TSP(traveling salesman problem)是组合优化领域中一个著名的经典问题,迄今尚未彻底解决,现已被归入NP-完全问题类,由于它可能的路径数目与城市数目是成指数型增长的,所以一般很难精确地求出最优解。蚂蚁算法(Ant Algorithm)是近些年来启发式算法研究的一个热点,其自提出以来,便在求解复杂组合优化问题上显示出了强大的优势。作为一种全局搜索的方法,蚂蚁算法具有正反馈性、并行性、分布性、自组织性等特点。但是,蚂蚁算法也存在一些不足之处。例如,算法需要较长的搜索时间、容易出现早熟停滞现象。针对上述不足,我们在深入研究蚂蚁算法的同时,又对禁忌搜索算法进行了一定的研究和分析,提出了蚂蚁算法的改进算法。旨在借鉴其他算法的长处,利用其优点弥补蚂蚁算法的不足,从而提高蚂蚁算法的求解性能,增加找到最优解的可能,加快算法的收敛速度。首先,针对蚂蚁算法搜索时间较长的缺点,我们通过增加每次循环中最优路径的信息素量,减少每...  (本文共54页) 本文目录 | 阅读全文>>