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题名求解VRPTW问题的不确定性目标偏好蚁群算法
被引量：3
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作者
李世威
王建强
曾俊伟
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机构
兰州交通大学交通运输学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第3期869-872,876,共5页
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基金
国家社科基金资助项目(11CJY067)
甘肃省自然科学基金资助项目(096RJZA088)
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文摘
通过分析多目标的、有时间窗的车辆路径问题,对各个目标进行多属性不确定性语言评判,结合相关专家的综合意见以及决策者自身对专家意见的偏好,将决策者对目标属性的离散意见转换为对各目标的综合意见;通过定义一种综合排序指标来确定决策者对各目标的偏好权重,依据目标权重和各目标函数的规范化处理值,构建评价有时间窗的车辆路径问题的多目标偏好的综合适应度函数,将多目标问题转换为单目标问题,进而采用最大—最小蚂蚁系统算法对该问题进行求解;最后通过一个算例来说明该算法的有效性。
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关键词
车辆路径问题
时间窗
目标偏好
不确定性语言信息
蚁群算法
最大—最小蚂蚁系统
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Keywords
vehicle routing problem（VRP）
time window
objectives preference
uncertain linguistic information
ant colony algorithm
max-min ant system（MMAS）
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种不确定语言偏好排序的多目标粒子群算法
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作者
李世威
王建强
曾俊伟
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机构
兰州交通大学交通运输学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第5期1720-1722,1736,共4页
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基金
甘肃省自然科学基金资助项目(096RJZA088
1107RJYA070)
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文摘
为了将彼此冲突的多目标问题转换为单目标问题,并充分考虑专家决策过程的不确定性和思维的模糊性,将不确定语言信息转换为不确定语言变量,利用不确定语言变量运算法则进行计算,通过可能度的定义来建立可能度互补判断矩阵,采用多指标不确定性排序法确定决策者权重,从而将专家对各目标的离散意见转换为综合意见,进而确定各目标权重。通过对各目标值进行规范化处理,综合各目标权重得到决策者不确定性偏好排序的目标综合适应度函数,将多目标问题转换为单目标问题,进而采用粒子群算法对该问题进行求解。最后通过一个算例来说明该算法的实用性和有效性。
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关键词
不确定性语言信息
多目标
多属性
多指标
综合适应度函数
粒子群算法
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Keywords
uncertain linguistic information
multi-objectives
multi-attributes
multi-indexes
integrated fitness function
particle swarm optimization（PSO） algorithm
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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