变邻域量子烟花算法求解CVRP 被引量：17

1

作者 蔡延光 陈厚仁 戚远航 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第9期230-236,共7页

针对带容量约束的车辆路径问题,提出一种融合量子进化算法和变邻域优化策略的变邻域量子烟花算法。该算法采用等分随机键与最大位置法结合的实数编码方式,通过量子旋转门和非门变异提高算法全局搜索能力,同时运用结合2-Opt的变邻域优化... 针对带容量约束的车辆路径问题,提出一种融合量子进化算法和变邻域优化策略的变邻域量子烟花算法。该算法采用等分随机键与最大位置法结合的实数编码方式,通过量子旋转门和非门变异提高算法全局搜索能力,同时运用结合2-Opt的变邻域优化策略加强局部搜索能力。选取17个基准算例进行参数实验和对比实验,实验结果表明,相对于对比算法,所提出的算法具有较好的寻优能力和收敛速度。 展开更多

关键词 烟花算法 量子进化算法 变邻域搜索 容量约束车辆路径问题(cvrp) 最大位置法

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一种新的免疫克隆算法在CVRP问题中的应用 被引量：1

2

作者 石刚 井元伟 马佳 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期1373-1376,共4页

基于克隆选择学说,通过引入克隆算子提出一种新的免疫克隆算法,并将其用于求解CVRP问题.该算法采用了克隆增殖、高频变异和克隆选择算子的操作,增加了种群中优秀个体获得克隆增殖实现亲和度成熟的机会,提高抗体群分布的多样性,在深度搜... 基于克隆选择学说,通过引入克隆算子提出一种新的免疫克隆算法,并将其用于求解CVRP问题.该算法采用了克隆增殖、高频变异和克隆选择算子的操作,增加了种群中优秀个体获得克隆增殖实现亲和度成熟的机会,提高抗体群分布的多样性,在深度搜索和广度寻优之间取得了平衡.仿真结果表明,该算法具有良好的全局收敛性和较快的收敛速度,能有效解决CVRP问题. 展开更多

关键词 人工免疫系统 免疫克隆算法 克隆选择 疫苗 cvrp

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CVRP问题的一种启发式算法 被引量：3

3

作者 柏明国 李书金 韩梅 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2003年第4期52-54,共3页

推广了DenieIe Vigo提出的解决ACVRP的方法,给出一种解决CVRP的启发式算法,并且举例 说明了这种算法的有效性与优越性。

关键词 cvrp问题 启发式算法 车辆路径问题 容量固定 穿插过程 细化过程 组合优化

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基于改进蚁群算法的CVRP问题 被引量：7

4

作者 张海军 徐廷学 +1 位作者 逯程 韩玉 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第1期67-71,共5页

为了能够更好地求解CVRP问题,对蚁群算法进行了一定程度的改进。改进后的算法更加科学地初始化蚂蚁的位置,使蚂蚁有更大可能性地寻找到最优路径。在搜索的过程中与禁忌搜索算法结合,添加新的参数负信息素来记忆已经访问过的客户。同时,... 为了能够更好地求解CVRP问题,对蚁群算法进行了一定程度的改进。改进后的算法更加科学地初始化蚂蚁的位置,使蚂蚁有更大可能性地寻找到最优路径。在搜索的过程中与禁忌搜索算法结合,添加新的参数负信息素来记忆已经访问过的客户。同时,使用局部信息素更新和全局信息素更新相结合的信息素更新方式,并且全局信息素更新添加了动态更新的新模式。使用2-opt搜索对结果进行进一步的探索,扩大搜索的范围,增加了得到最优解的概率。 展开更多

关键词 cvrp 蚁群算法 禁忌搜索 2-opt

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面向不同目标偏好的CVRP多目标模型及其求解方法

5

作者 王超 金淳 韩庆平 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第8期2270-2274,共5页

为了更有效地求解车辆路径问题、全方位地评估物流运输成本,提出了面向不同目标偏好的车载能力约束车辆路径问题的多目标优化模型(MOCVRPFDTP),其包括三种不同的偏好结构:装载与CVRP联合优化、绝对最小车辆数偏好及路径优化偏好。为了... 为了更有效地求解车辆路径问题、全方位地评估物流运输成本,提出了面向不同目标偏好的车载能力约束车辆路径问题的多目标优化模型(MOCVRPFDTP),其包括三种不同的偏好结构:装载与CVRP联合优化、绝对最小车辆数偏好及路径优化偏好。为了求解该模型,设计了算法架构及具体算法。在实验中,该模型及其求解方法对CVRP国际标准算例VRPLIB的测试结果显示了令人满意的性能,并且它更适用于实际CVRP问题的求解。 展开更多

关键词 车载能力约束车辆路径问题 多目标优化 启发式算法 联合优化偏好

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一种求解CVRP的动态图转换模型 被引量：4

6

作者 王扬 陈智斌 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第5期859-868,共10页

带容量的车辆路径问题是组合最优化问题中的经典问题,多年以来一直被反复研究。最近,Transformer已经成为解决车辆路径问题的主流深度学习架构。然而,由于一个实例在模型不同构造步骤中会发生改变,相应的节点特征也需要更新,传统位置编... 带容量的车辆路径问题是组合最优化问题中的经典问题,多年以来一直被反复研究。最近,Transformer已经成为解决车辆路径问题的主流深度学习架构。然而,由于一个实例在模型不同构造步骤中会发生改变,相应的节点特征也需要更新,传统位置编码方法不适用于提取动态优化问题的位置信息。因此,现有方法在提高学习效率方面效果较差。以最小化路径长度为目标,提出一种动态图转换模型(DGTM)和动态位置编码(DPE)方法,并使用一种双重损失REINFORCE算法训练DGTM模型。此外,强化学习、图神经网络和Transformer架构相结合,提高了模型的训练效率,增强了神经网络对带约束路径问题信息的表征能力。实验结果表明,DGTM模型在此问题上的优化效果超越了目前基于深度强化学习的方法和部分传统算法,整体性能优于专业求解器的,且具有较好的泛化性能,为求解图上组合最优化问题提供了一种有效方法。 展开更多

关键词 带容量的车辆路径问题 动态图转换模型 动态位置编码 深度强化学习 图神经网络 组合最优化问题

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核中心驱动混合蛙跳算法及其应用 被引量：6

7

作者 刘立群 顾任远 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第5期1169-1181,共13页

针对混合蛙跳算法(SFLA)青蛙个体当前位置提供的惯性以及跳跃步长引起的进化速度慢,易陷入局部收敛的缺陷,将青蛙个体跳跃进化行为定义为量子力学行为,提出一种核中心驱动混合蛙跳算法(NCSFLA)。在全局寻优中,以原子核为中心的同心圆作... 针对混合蛙跳算法(SFLA)青蛙个体当前位置提供的惯性以及跳跃步长引起的进化速度慢,易陷入局部收敛的缺陷,将青蛙个体跳跃进化行为定义为量子力学行为,提出一种核中心驱动混合蛙跳算法(NCSFLA)。在全局寻优中,以原子核为中心的同心圆作为电子轨道构成青蛙族群;在局部寻优中,分别以跃迁步长为半径向局部最优个体跳跃,以驱动步长为半径向全局最优个体跳跃,随机产生不重复的青蛙个体分量等三种不同的局部搜索策略对族群内最差个体进行更新。以电子轨道中心即局部最优个体为跃迁的惯性指导,使得族群内的收敛更加有利于寻找局部最优解,提升搜索能力;如果陷入局部最优,则以原子核中心即全局最优个体为驱动的惯性指导,使得青蛙个体尽可能聚集在原子核中心周围,从而加快收敛速度。将该算法应用于解决容量限制车辆路径问题(CVRP),提出一种核中心驱动混合蛙跳算法的容量限制车辆路径优化算法(NCSFLA-CVRP)。实验结果显示,在单峰值、多峰值函数以及复合函数等20个测试函数上,改进后的核中心驱动混合蛙跳算法相比其他五种算法具有收敛速度快、精度高的特点。Solomon算例标准测试数据测试结果表明该方法可有效提高容量限制车辆路径的优化性能。 展开更多

关键词 混合蛙跳算法(SFLA) 核中心 轨道中心 驱动策略 容量限制车辆路径问题(cvrp)

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蚁群优化算法NDLACO

8

作者 任善全 吕强 +1 位作者 钱培德 杨季文 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2007年第3期159-162,共4页

ACO算法在解NP-hard问题上虽然取得了广泛应用,但在解同一类型的不同问题时,需要更改α,β,ρ等参数的值才能取得相应问题的最优解或更接近最优解的解。通过使用最近邻居选择、信息素动态更新和局部启发搜索法对MMAS算法进行优化,得出ND... ACO算法在解NP-hard问题上虽然取得了广泛应用,但在解同一类型的不同问题时,需要更改α,β,ρ等参数的值才能取得相应问题的最优解或更接近最优解的解。通过使用最近邻居选择、信息素动态更新和局部启发搜索法对MMAS算法进行优化,得出NDLACO算法。此算法运用于解CVRP问题时,取得了较好的效果。在关于参数值的问题上取得了一定的成效,也有效地解决了蚁群算法的收敛过快和早熟、停滞问题。 展开更多

关键词 蚁群算法 NDLACO cvrp

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一种基于图神经网络的改进邻域搜索算法 被引量：4

9

作者 伍康 夏维 王子源 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第5期1402-1408,共7页

近年来图神经网络与深度强化学习的发展为组合优化问题的求解提供了新的方法。当前此类方法大多未考虑到算法参数学习问题,为解决该问题,基于图注意力网络设计了一种智能优化模型。该模型对大量问题数据进行学习,自动构建邻域搜索算子... 近年来图神经网络与深度强化学习的发展为组合优化问题的求解提供了新的方法。当前此类方法大多未考虑到算法参数学习问题,为解决该问题,基于图注意力网络设计了一种智能优化模型。该模型对大量问题数据进行学习,自动构建邻域搜索算子与序列破坏终止符,并使用强化学习训练模型参数。在标准算例集上测试模型并进行三组不同实验。实验结果表明,该模型学习出的邻域搜索算子具备较强的寻优能力和收敛性,同时显著降低了训练占用显存。该模型能够在较短时间内求解包含数百节点的CVRP问题,并具有一定的扩展潜力。 展开更多

关键词 组合优化 cvrp 邻域搜索 图注意力网络 深度强化学习

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带容量约束的多车调度暂态混沌神经网络算法 被引量：4

10

作者 孙华丽 谢剑英 薛耀锋 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期1148-1151,共4页

带容量约束的多车调度问题是典型的NP-hard问题,利用模糊C均值聚类算法的相似性分类原理及混沌神经网络的全局搜索能力和高搜索效率,提出了一种快速且易于实现的新的混合启发式算法.该算法分为用模糊C均值聚类算法将所有客户按车容量要... 带容量约束的多车调度问题是典型的NP-hard问题,利用模糊C均值聚类算法的相似性分类原理及混沌神经网络的全局搜索能力和高搜索效率,提出了一种快速且易于实现的新的混合启发式算法.该算法分为用模糊C均值聚类算法将所有客户按车容量要求装车和用暂态混沌神经网络方法对每条路线排序两个阶段.实例计算以及与其他算法比较表明,该算法是一种求解多车调度问题的可行且高效的方法. 展开更多

关键词 车辆调度 模糊C均值聚类 暂态混沌神经网络 混合优化算法

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一体化炼钢炉次计划模型与算法 被引量：2

11

作者 董红宇 黄敏 +1 位作者 王兴伟 郑秉霖 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第15期4801-4805,共5页

根据一体化钢铁生产模式需求,考虑客户需求柔性化的特点,首先描述炉次计划及其一体化工艺约束,然后建立了多目标一体化炉次计划优化模型,针对模型设计了两阶段启发式算法,第一阶段提出了基于规则的分组策略,第二阶段提出了概率匹配法。... 根据一体化钢铁生产模式需求,考虑客户需求柔性化的特点,首先描述炉次计划及其一体化工艺约束,然后建立了多目标一体化炉次计划优化模型,针对模型设计了两阶段启发式算法,第一阶段提出了基于规则的分组策略,第二阶段提出了概率匹配法。最后,对比分析两阶段启发式算法与人工编制方法处理某钢厂实际生产数据结果表明,所提出的模型和算法具有良好的有效性。 展开更多

关键词 炉次计划 两阶段启发式算法 概率匹配法 柔性 能力车辆路径问题

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公司班车的协同车辆路径问题 被引量：1

12

作者 汤雅连 蔡延光 +1 位作者 杨军 朱君 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第12期3617-3620,3624,共5页

考虑员工上下班时间及早晚高峰期影响班车行驶速度等因素,建立协同车辆路径问题的数学模型。针对蚁群优化算法的缺点,结合具有快速全局搜索能力的遗传算法,并自适应地改变信息素挥发因子,采用混沌搜索产生初始种群可以加速染色体向最优... 考虑员工上下班时间及早晚高峰期影响班车行驶速度等因素,建立协同车辆路径问题的数学模型。针对蚁群优化算法的缺点,结合具有快速全局搜索能力的遗传算法,并自适应地改变信息素挥发因子,采用混沌搜索产生初始种群可以加速染色体向最优解收敛,平滑机制有助于对搜索空间进行更有效的搜索,构成混合自适应蚁群优化算法。应用该算法和蚁群优化算法对该模型求解,实验证明了构造算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于蚁群优化算法。 展开更多

关键词 班车 协同车辆路径问题 蚁群优化算法 遗传算法 混沌搜索 平滑机制

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带运力限制车辆路径问题的简易蚁群算法实现 被引量：1

13

作者 潘志铭 林少聪 李霞 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 北大核心 2005年第3期221-225,共5页

以求解旅行商问题的蚁群算法为基础,根据带运力限制车辆路径问题的实际应用条件,提出一种较为简易的求解带运力限制车辆路径问题的蚁群算法,并对其中的信息素更新策略进行了分析,对蚁群中的精英蚂蚁(搜索出最优解的蚂蚁个体)所经过路径... 以求解旅行商问题的蚁群算法为基础,根据带运力限制车辆路径问题的实际应用条件,提出一种较为简易的求解带运力限制车辆路径问题的蚁群算法,并对其中的信息素更新策略进行了分析,对蚁群中的精英蚂蚁(搜索出最优解的蚂蚁个体)所经过路径的信息素进行加强,提高了算法的全局收敛性能和收敛速度,允许蚂蚁在搜索的最初阶段有较大的自由以扩大最优解的寻找空间,提出改进蚁群算法.实验结果表明,该方法能在较短的时间内达到已知最优解的1.5%误差范围. 展开更多

关键词 带运力限制的车辆路径问题 蚁群算法 信息素更新 全局收敛性 收敛速度

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农村公交协同车辆路径问题的研究

14

作者 蔡延光 汤雅连 朱君 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第6期1657-1662,共6页

针对考虑农村人口出行频次的季节偏好性、早晚高峰期班次多、乘客乘车的最长忍受时间、司机连续驾驶时间限制、车辆可以停在其他车场、车场与车场之间的车辆可以共享等因素的农村公交的协同车辆路径问题,建立车辆租赁模式的单车型开放... 针对考虑农村人口出行频次的季节偏好性、早晚高峰期班次多、乘客乘车的最长忍受时间、司机连续驾驶时间限制、车辆可以停在其他车场、车场与车场之间的车辆可以共享等因素的农村公交的协同车辆路径问题,建立车辆租赁模式的单车型开放式协同车辆路径问题的数学模型。结合节约算法、扫描算法和遗传算法,构造混合蚁群算法对实例进行仿真。首先通过扫描算法对站点进行分组,然后应用节约算法对单个旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)求解得到可行解,最后应用混合蚁群算法对可行解进一步优化。结果表明该算法在收敛速度和寻优能力两方面都优于遗传算法。 展开更多

关键词 协同车辆路径问题 季节偏好性 节约算法 蚁群优化 扫描算法 遗传算法

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数字经销平台统采共配双层拍卖机制设计 被引量：1

15

作者 孔祥天瑞 王超 +1 位作者 徐素秀 罗浩 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第4期651-663,共13页

针对当前都市圈经销商因“孤立式发展、分散化建网”而导致无法满足碎片化订单、多渠道履约及高频高效配送要求等痛点,提出了一种数字经销平台统采共配双层拍卖机制。在上层机制中,考虑一家数字经销平台(卖者)与多家经销商(买者),以社... 针对当前都市圈经销商因“孤立式发展、分散化建网”而导致无法满足碎片化订单、多渠道履约及高频高效配送要求等痛点,提出了一种数字经销平台统采共配双层拍卖机制。在上层机制中,考虑一家数字经销平台(卖者)与多家经销商(买者),以社会福利最大化为目标,构建了单边组合Vickery-Clarke-Groves(O-VCG)拍卖机制,实现了多物品多单元环境下的供需匹配。在下层机制中,考虑一家经销商(卖者)与多家承运商(买者),基于O-VCG拍卖机制的思想,实现了从城市集拼仓到门店、从门店到客户的两级城配运输服务采购。特别地,下层机制采用多轮O-VCG竞拍以满足多家经销商的运输需求。所提出的O-VCG拍卖机制可以实现激励相容、个体理性和配置效率。经销商构建基于需求预测及控制合理库存的上层拍卖投标策略。构建两级基于车容的城配车辆路径问题(Two-Echelon Capacity-Based Vehicle Routing Problem,2E-CVRP)近似优化算法,用于求解下层拍卖机制中基于库存限制的竞价生成问题(Bid Generation Problem,BGP)。针对双层拍卖中的胜者确定问题(Winner Determination Problem,WDP),提出有效的WDP算法。最后,基于全球最大的医药流通集团的真实数据进行数值仿真实验,结果表明:数字经销平台统采共配的双层拍卖机制可以高效分配货权及运单,合理确定批发价及城配运价,提高社会总效益,降低两级城配运输成本。 展开更多

关键词 统采共配 双层拍卖 激励相容 胜者确定问题 两级基于车容的城配车辆路径问题

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改进遗传算法下的无水港集货路径优化研究 被引量：4

16

作者 彭露 陈淮莉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第14期250-256,共7页

在出口电商企业向内地无水港进行货物集中时,考虑其交通运输过程中遇到的效率低、成本高等问题,提出了一种切实可行的解决办法,即通过车辆共享的形式,既降低了发货商的成本,也使得无水港的管理更加便捷。在对传统的集货运输模式改进后,... 在出口电商企业向内地无水港进行货物集中时,考虑其交通运输过程中遇到的效率低、成本高等问题,提出了一种切实可行的解决办法,即通过车辆共享的形式,既降低了发货商的成本,也使得无水港的管理更加便捷。在对传统的集货运输模式改进后,建立以最小化所有货车总运输路程的数学模型,先使用扫描法对发货点进行分组,后使用改进的遗传算法(IGA)进行路径优化。针对不同数量的发货点以及集货车辆规模,使用IGA对模型求解并与传统遗传算法(GA)以及粒子群算法(PSO)所得结果对比。经MATLAB对小规模实验进行算例分析,得到改进后的车辆需求总数为3辆,配送总成本为5485.67元,与另外两种传统运输方式对比,证明了所述方法的优越性。 展开更多

关键词 无水港集货 车辆共享 改进的遗传算法(IGA) 车辆路径优化

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