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求解多目标柔性作业车间调度问题的两阶段混合Pareto蚁群算法 被引量:6
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作者 赵博选 高建民 陈琨 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期145-151,共7页
针对多目标柔性作业车间调度问题(FJSP)分解得到的作业分派、排序子问题仍是多目标优化问题的情况,提出了一种求解该问题的分层Pareto优化框架,并采用该框架构建了两阶段混合Pareto蚁群算法的求解算法,其中两个Pareto蚁群系统分别求解... 针对多目标柔性作业车间调度问题(FJSP)分解得到的作业分派、排序子问题仍是多目标优化问题的情况,提出了一种求解该问题的分层Pareto优化框架,并采用该框架构建了两阶段混合Pareto蚁群算法的求解算法,其中两个Pareto蚁群系统分别求解多目标作业分派、排序问题。结合GT算法、排产规则评估和过滤第一阶段的分派方案,将具有较好评估全局解的分派方案作为分派阶段的精英档案,并输入给排序蚁群系统获取其非支配调度解,进而获取问题全局非支配解。子问题算法混合了各目标相关的邻域搜索策略,与Pareto蚁群算法结合,以期提高解的质量。通过求解带有平均工件加权延迟时间指标的多个FJSP基准算例,验证了算法的有效性。计算结果表明,该分层Pareto优化框架对原问题进行分层分解,有利于降低原问题的复杂性,相比多数文献,算法能够获得各基准算例Pareto非支配解,从而为分解求解复杂多目标调度优化问题提供了一种途径。 展开更多
关键词 多目标柔性作业车间调度 分层pareto优化 两阶段pareto蚁群算法 邻域搜索
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基于改进细菌觅食算法的两阶段选址-路径规划
2
作者 刘巍巍 姜珊 +1 位作者 祁朔 王迎春 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第2期238-249,共12页
【目的】诸如名贵药材、有机水果等高值农产品往往具有高品质把控和高保鲜要求,通常需要经过初加工才能进入市场流通,故初加工中心的选址对平衡生产端分散的农村采购物流和配送点密集的城市配送物流起到重要的协调作用。鉴于高值农产品... 【目的】诸如名贵药材、有机水果等高值农产品往往具有高品质把控和高保鲜要求,通常需要经过初加工才能进入市场流通,故初加工中心的选址对平衡生产端分散的农村采购物流和配送点密集的城市配送物流起到重要的协调作用。鉴于高值农产品存在的农村采购物流与城市配送物流协调性差、运输成本占比过大的共性特征,如何在保证客户满意度的同时降本增效是高值农产品选址-路径规划中亟待解决的关键问题。【方法】提出了以总成本最小、客户满意度值最大为目标的两阶段物流选址-路径优化模型。第1阶段聚焦烘干中心选址,考虑建设成本、运输便利性、服务辐射范围等构建选址模型,优选出与中草药产区及用户地理位置相匹配的初加工中心;第2阶段基于筛选的初加工中心位置规划物流运输路径,以车辆容量、速度、时间窗为约束,综合运输、惩罚、货损成本与客户满意度构建多目标路径规划模型。为求解上述模型,将粒子群算法、差分进化理念及种群进化因子融入细菌觅食算法中,提出了混合多目标优化的MOBFO-NMOPSO算法,所设计算法通过引入基于小生境的多目标粒子群算法以提高求解精度;通过在复制操作中引入差分进化思想以保留种群的多样性;通过将种群进化因子引入迁徙操作以提高算法收敛速度。为验证模型及算法的有效性,首先将所提出的MOBFO-NMOPSO算法与NSGA-II、MOPSO、NMOPSO、GWOEDA、GA等算法对比,验证了算法在求解性能及求解速度上的优势。其次以S企业中草药供应链的实际数据为支撑,综合考虑烘干中心建设成本、车辆运输成本、时间惩罚成本及货损成本,全面求解两阶段选址-路径规划问题。【结果】仿真结果表明,优化后的企业运输成本降低了10.26%,客户满意度提升了44.84%,验证了模型在求解高值农产品物流规划问题上的有效性。从服务中草药产区数量、物流成本和客户满意度3个维度考量,分别设计了S企业中草药供应链在考虑不同极端解和折中解的实际物流路径方案,以供企业选择。【结论】研究构建的两阶段选址-路径优化模型及改进的MOBFO-NMOPSO算法,通过降低供应链总成本切实增强其竞争力,通过提高客户满意度稳固供需合作关系,并通过构建两阶段物流规划体系有力推动高值农产品供应链的协调稳健发展,提升其高值农产品运作效率。 展开更多
关键词 选址路径 双目标模型 阶段物流 细菌觅食算法 粒子算法 差分进化 进化 车辆运输
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求解物流Web服务组合问题的两阶段多目标蚁群算法 被引量:5
3
作者 方清华 倪丽萍 李一鸣 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期1327-1336,共10页
针对基于QoS的物流Web服务组合优化问题,提出了两阶段多目标蚁群优化(TMACO)算法。首先,针对原始数据集中存在被支配候选服务而增加算法求解时间的问题,提出了基于Pareto支配的预优化策略;其次,针对属性权重难以确定的问题,提出了不依... 针对基于QoS的物流Web服务组合优化问题,提出了两阶段多目标蚁群优化(TMACO)算法。首先,针对原始数据集中存在被支配候选服务而增加算法求解时间的问题,提出了基于Pareto支配的预优化策略;其次,针对属性权重难以确定的问题,提出了不依赖权重的信息素更新策略和启发信息策略;最后,针对基础蚁群算法容易陷入局部最优的问题,提出了懒蚂蚁策略。实验结果表明,TMACO算法具有良好性能,相对于基础蚁群算法、利用解与理想解距离来更新信息素的改进蚁群算法、遗传算法以及用支配程度作为解的个体评价的改进遗传算法,TMACO算法有更高的寻优能力,能够找到更多更优的非劣解。 展开更多
关键词 物流服务 算法 服务组合问题 pareto最优解 多目标优化
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采用改进量子粒子群优化算法的虚拟电厂参与二次调频两阶段优化 被引量:3
4
作者 朱靖恺 崔勇 +3 位作者 杜洋 见伟 刘炳 孙昭宇 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期112-120,共9页
虚拟电厂(virtual power plant,VPP)作为一种新型区域能源管理系统,可通过“源—荷—储”的协调优化调度,高效参与电网二次调频辅助服务。介绍虚拟电厂内部结构,建模分析新能源机组及可控负荷特性;搭建虚拟电厂参与二次调频两阶段调度模... 虚拟电厂(virtual power plant,VPP)作为一种新型区域能源管理系统,可通过“源—荷—储”的协调优化调度,高效参与电网二次调频辅助服务。介绍虚拟电厂内部结构,建模分析新能源机组及可控负荷特性;搭建虚拟电厂参与二次调频两阶段调度模型,该模型能够兼顾二次调频净利润及调频效果;研究一种自适应权重的改进量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization,QPSO)算法,通过引入自适应权重机制,在量子粒子更新过程中动态调整权重参数以提高算法的搜索能力和收敛速度;并将改进算法应用于两阶段优化过程中,使虚拟电厂获得更高的二次调频净利润及更好的调频效果;仿真结果表明,所提改进算法的收敛速度更快且全局寻优能力更强。 展开更多
关键词 虚拟电厂 改进量子粒子优化算法 阶段优化 二次调频 优化调度
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多阶段输电网络最优规划的并行蚁群算法 被引量:25
5
作者 翟海保 程浩忠 +3 位作者 吕干云 陈春霖 江峰青 房领峰 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2004年第20期37-42,共6页
多阶段输电网络最优规划是一个复杂的非线性组合优化问题,难以采用传统的数学优化方法求解。蚁群算法是近年来出现的用于解决组合优化问题的一种高效的内启发式搜索技术,但存在着未成熟收敛问题。文中给出了多阶段输电网络最优规划的数... 多阶段输电网络最优规划是一个复杂的非线性组合优化问题,难以采用传统的数学优化方法求解。蚁群算法是近年来出现的用于解决组合优化问题的一种高效的内启发式搜索技术,但存在着未成熟收敛问题。文中给出了多阶段输电网络最优规划的数学模型及其解的向量形式;详细分析了传统蚁群算法的未成熟收敛现象及其原因;提出一种并行蚁群算法并用于求解多阶段输电网络最优规划问题。并行蚁群算法无需初始可行解,能很好地协调局部搜索与全局搜索,在加快计算速度的同时有效地避免了因参数设置、种群规模等不同而引起的未成熟收敛。对实际算例的计算结果表明,该方法具有很高的计算效率和良好的全局收敛性。 展开更多
关键词 输电网络 阶段规划 最优规划 算法 并行算法 消息传递接口
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基于Pareto蚁群算法的拆卸线平衡多目标优化 被引量:60
6
作者 丁力平 谭建荣 +1 位作者 冯毅雄 高一聪 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期1406-1413,1429,共9页
为提高产品拆卸效率,针对拆卸线平衡问题建立了数学模型。该模型以最小拆卸线闲置率、负荷均衡和最小拆卸成本为优化目标。结合拆卸线平衡问题的具体特点,提出了一种改进的基于Pareto解集的多目标蚁群优化算法。算法采用小生境技术,引... 为提高产品拆卸效率,针对拆卸线平衡问题建立了数学模型。该模型以最小拆卸线闲置率、负荷均衡和最小拆卸成本为优化目标。结合拆卸线平衡问题的具体特点,提出了一种改进的基于Pareto解集的多目标蚁群优化算法。算法采用小生境技术,引导蚂蚁搜索到分布良好的Pareto最优解集,并以被支配度和分散度为个体评价规则。实验测试结果表明了该算法的可行性。最后,结合企业生产实际,给出了所提模型与算法的具体应用。 展开更多
关键词 拆卸线平衡 多目标优化 算法 pareto解集 小生境技术
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多目标U型拆卸线平衡问题的Pareto蚁群遗传算法 被引量:9
7
作者 张则强 汪开普 +1 位作者 朱立夏 程文明 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期628-637,660,共11页
针对传统方法求解多目标U型拆卸线平衡问题的不足,提出了一种基于Pareto解集的多目标蚁群遗传算法.在构造初始解阶段,以协同考虑最大作业时间、最小拆卸成本差作为蚂蚁的启发式信息;通过蚁群算法搜索可行拆卸序列,并根据多目标之间的支... 针对传统方法求解多目标U型拆卸线平衡问题的不足,提出了一种基于Pareto解集的多目标蚁群遗传算法.在构造初始解阶段,以协同考虑最大作业时间、最小拆卸成本差作为蚂蚁的启发式信息;通过蚁群算法搜索可行拆卸序列,并根据多目标之间的支配关系得到Pareto解集;将蚁群算法的Pareto非劣解作为遗传操作的个体,进而将遗传操作的结果正反馈于最优拆卸路径上信息素的积累,并采用拥挤距离作为蚂蚁全局信息素更新策略,可以平衡多目标对信息素的影响,使算法快速获得较优解.将所提算法应用于52项拆卸任务算例和某打印机拆卸线实例,在算例验证中,通过对比Pareto蚁群算法,所提算法求得的8个非劣解在3个评价指标上性能分别提高了50.43%、3.25%、14.10%,在实例应用中所提算法求得8种可选平衡方案,从而验证了所提算法的有效性、优越性和实用性. 展开更多
关键词 U型拆卸线平衡 多目标优化 算法 遗传算法 pareto解集
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求解复杂多阶段决策问题的动态窗口蚁群优化算法 被引量:11
8
作者 闻育 吴铁军 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期872-879,共8页
针对存在强非线性、系统状态与控制输入复杂约束和非解析系统表达,以及目标函数具有可加性和单调性的大规模多阶段决策问题,提出一种结合遗传优化的动态窗口蚁群优化算法.该算法将各阶段容许决策值映射为一个层状构造图中的有限节点... 针对存在强非线性、系统状态与控制输入复杂约束和非解析系统表达,以及目标函数具有可加性和单调性的大规模多阶段决策问题,提出一种结合遗传优化的动态窗口蚁群优化算法.该算法将各阶段容许决策值映射为一个层状构造图中的有限节点集,其中每一层节点对应一个阶段的容许决策集合的子集,该子集用实数编码遗传优化进行动态筛选,以减小算法的搜索空间.经原理分析和仿真比较,该算法的计算效率比一般蚁群算法大大增强. 展开更多
关键词 阶段决策 算法 复杂系统优化
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第2类U型装配线平衡问题的双阶段蚁群算法 被引量:4
9
作者 郑巧仙 何国良 +1 位作者 李明 唐秋华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第6期206-211,225,共7页
针对电子、汽车等行业中普遍存在的第2类U型装配线平衡问题(UALBP-2),提出了一种双阶段蚁群算法。强调全局搜索的第一阶段算法利用探路蚁,根据操作选择和分配策略以及迭代压缩机制快速得到问题的较优解,减小搜索空间;注重局部搜索的第... 针对电子、汽车等行业中普遍存在的第2类U型装配线平衡问题(UALBP-2),提出了一种双阶段蚁群算法。强调全局搜索的第一阶段算法利用探路蚁,根据操作选择和分配策略以及迭代压缩机制快速得到问题的较优解,减小搜索空间;注重局部搜索的第二阶段算法利用搜索蚁,根据所提的信息素减小更新策略在包含最优解且不断减小的搜索空间中搜索各工位的不同精英负载,基于精英复制策略利用精英蚁将其组合为问题的可行解。对18个标杆算例的33个实例的求解结果验证了所提算法的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 U型装配线平衡问题 阶段算法 组合优化
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改进Pareto蚁群算法的多QoS组播路由策略 被引量:2
10
作者 蒲汛 于显平 卢显良 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第12期2575-2579,共5页
满足多约束条件的QoS(Quality of Service)组播路由是新一代网络信息传输的一项关键技术之一,提出一种改进Pare-to蚁群算法(MPACO)对该问题进行求解.通过分析QoS组播路由问题模型,针对QoS参数以及网络信息不确定的情况,使用分类蚁群快... 满足多约束条件的QoS(Quality of Service)组播路由是新一代网络信息传输的一项关键技术之一,提出一种改进Pare-to蚁群算法(MPACO)对该问题进行求解.通过分析QoS组播路由问题模型,针对QoS参数以及网络信息不确定的情况,使用分类蚁群快速查找出在给定QoS条件下满足需求概率最大的组播树Pareto非劣解.在算法执行过程中引入局部信息节点惩罚更新机制,以降低无关节点的重复搜索率;同时在全局信息素更新阶段,引入了新的激励更新机制,以期提高算法的收敛速度.仿真实验表明,该机制是可行和有效的,并能较快搜索到全局(近似)最优解. 展开更多
关键词 算法 pareto最优 QOS约束 组播树
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产能建设项目两目标优化模型及改进的蚁群求解算法 被引量:1
11
作者 王武 常毓文 +1 位作者 曲德斌 李丰 《大庆石油地质与开发》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期84-88,共5页
为了解决油田开发产能建设项目优化研究中存在的问题,以油气开发产能建设项目组合的净现值为收益目标,以万吨产能投资为投资效率目标,建立了多约束条件下的产能建设项目的两目标优化模型。针对建立的模型,研究了基于多目标优化最优... 为了解决油田开发产能建设项目优化研究中存在的问题,以油气开发产能建设项目组合的净现值为收益目标,以万吨产能投资为投资效率目标,建立了多约束条件下的产能建设项目的两目标优化模型。针对建立的模型,研究了基于多目标优化最优解集的改进蚁群优化算法,该算法能高效、准确的求解所建立的模型。实际应用表明,所建立的模型及改进求解方法具有很好的实用性和可操作性,能从收益和投资效率两个角度为油气开发投资决策提供有力的决策依据。 展开更多
关键词 产能建设 项目组合 收益 投资效率 万吨产能投资 目标 算法 pareto前沿
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基于Pareto蚁群算法和3S技术的灌区水资源空间优化配置 被引量:4
12
作者 侯景伟 《中国农村水利水电》 北大核心 2014年第3期166-168,171,共4页
为了解决灌区水资源配置中的信息采集方法落后和多目标模型求解易陷入局部最优等问题,通过伪随机并行搜索和最近邻域选择等策略对Pareto蚁群算法进行改进,然后将Pareto蚁群算法与3S技术耦合,以宁夏银北灌区为仿真对象,利用改进的Pareto... 为了解决灌区水资源配置中的信息采集方法落后和多目标模型求解易陷入局部最优等问题,通过伪随机并行搜索和最近邻域选择等策略对Pareto蚁群算法进行改进,然后将Pareto蚁群算法与3S技术耦合,以宁夏银北灌区为仿真对象,利用改进的Pareto蚁群算法计算灌区多目标、多约束的水资源空间优化配置模型,获得最优的井灌水量、渠灌水量、排水量以及最优的经济效益和灌排费用。基于Pareto蚁群算法和3S技术的灌区水资源空间优化配置,能加快算法的收敛速度,获得全局最优解,使优化结果更接近实际,对灌区的水资源宏观调度具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 pareto算法 3S技术 灌区 水资源 优化配置
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临时天窗下重载铁路列车运行调整两阶段优化研究
13
作者 白治翔 冯琳 +1 位作者 李博 周进 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第5期131-140,共10页
临时天窗的开始时间、地点及持续时间具有不确定性,短时间制定科学合理的列车运行调整方案难度较大,为降低重载铁路开设临时天窗造成的不良影响,开展临时天窗下重载铁路列车运行调整两阶段优化研究。定义多个优化参数,基于两阶段法,构... 临时天窗的开始时间、地点及持续时间具有不确定性,短时间制定科学合理的列车运行调整方案难度较大,为降低重载铁路开设临时天窗造成的不良影响,开展临时天窗下重载铁路列车运行调整两阶段优化研究。定义多个优化参数,基于两阶段法,构建自主两阶段优化模型。第一阶段自主列车合并模型M1,通过定义天窗影响度,量化天窗影响,自主决策列车合并。第二阶段临时天窗及列车运行同步调整模型M2,接收第一阶段传递的列车信息,基于实时调整后的天窗,调整列车到发时刻。以某重载铁路为例,验证模型的有效性和求解算法的适用性,并基于编程软件编写程序,自动绘制调整后的列车运行图,从而为重载铁路调度指挥人员及施工管理者提供决策参考。 展开更多
关键词 重载铁路 列车运行调整 临时天窗 阶段优化 收敛粒子算法
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基于Pareto蚁群算法的MVB周期轮询表优化设计 被引量:4
14
作者 范超 于跃 顾宏 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期319-325,共7页
合理的多功能车辆总线(MVB)周期轮询表有助于均衡网络负荷、提高网络处理偶发信息的能力、保证实时通信的可靠性.为此提出一种有效的轮询表设计方法.将MVB周期轮询表的设计抽象成离散优化问题,根据IEC 61375-1国际标准和可调度性要求建... 合理的多功能车辆总线(MVB)周期轮询表有助于均衡网络负荷、提高网络处理偶发信息的能力、保证实时通信的可靠性.为此提出一种有效的轮询表设计方法.将MVB周期轮询表的设计抽象成离散优化问题,根据IEC 61375-1国际标准和可调度性要求建立约束条件,将均匀度和相邻基本周期时间差作为优化目标,利用Pareto蚁群(Pareto ant colony,P-AC)算法求解.每个优化目标对应自己的信息素,信息素采用蚁群系统的规则更新,总信息素由两者加权得到,非劣解基于拥挤距离方法维护.与已有的优化算法相比,Pareto蚁群算法优化得到的轮询表均匀度更好,能够更有效地均衡网络负荷. 展开更多
关键词 pareto算法 多功能车辆总线(MVB) 周期轮询表
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改进多目标蚁群算法在电网规划中的应用 被引量:21
15
作者 符杨 孟令合 +1 位作者 胡荣 曹家麟 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第18期57-62,共6页
针对电网规划需综合考虑经济性和可靠性的问题,提出一种改进的多目标蚁群算法。该算法采用改进的快速排序方法构造Pareto最优解集,缩短了"慢速链",降低了算法的时间复杂度;采用聚类算法裁剪非支配解,使所得解在整个Pareto解... 针对电网规划需综合考虑经济性和可靠性的问题,提出一种改进的多目标蚁群算法。该算法采用改进的快速排序方法构造Pareto最优解集,缩短了"慢速链",降低了算法的时间复杂度;采用聚类算法裁剪非支配解,使所得解在整个Pareto解空间具有良好的多样性和分布性;采用信息素更新变参数控制,加快算法的全局收敛速度;采用挥发系数动态自适应调节机制,提高算法全局搜索能力。通过18节点电网规划算例证明,提出的改进算法与基本多目标蚁群算法相比,所得的Pareto最优解数量更多,Pareto前沿分布更加均匀,同时收敛性和快速性也得到了提高。 展开更多
关键词 多目标算法 聚类分析 pareto最优 电网规划
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改进蚁群算法在基于服务质量的Web服务组合优化中的应用 被引量:12
16
作者 倪志伟 方清华 +1 位作者 李蓉蓉 李一鸣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第8期2238-2243,2279,共7页
为了克服基础蚁群算法存在的前期搜索速度较慢、后期极易陷入局部最优解的缺点,提出初始信息素分布策略和局部优化策略;同时还提出了依赖解的质量的信息素更新依据,以增强算法过程中信息素的有效积累。将该改进蚁群算法应用于基于服务质... 为了克服基础蚁群算法存在的前期搜索速度较慢、后期极易陷入局部最优解的缺点,提出初始信息素分布策略和局部优化策略;同时还提出了依赖解的质量的信息素更新依据,以增强算法过程中信息素的有效积累。将该改进蚁群算法应用于基于服务质量(Qo S)的Web服务组合优化问题中,通过在数据集QWS2.0上的实验对改进蚁群算法的可用性和有效性进行了验证。结果表明改进的蚁群算法与基础蚁群算法、利用解与理想解距离更新信息素的改进蚁群算法以及用支配程度作为解的个体评价的改进遗传算法相比,能够找到更多的非劣解,寻优能力更优,表现出了较稳定的性能。 展开更多
关键词 WEB服务 服务组合技术 算法 pareto最优解 局部优化
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B2C环境下带预约时间的车辆路径问题及多目标优化蚁群算法 被引量:17
17
作者 李琳 刘士新 唐加福 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期87-93,共7页
根据B2C(商家对客户)电子商务环境下物流配送的特点建立了带预约时间的车辆路径问题(VRP)数学模型,设计了求解多目标优化的蚁群算法,各个目标具有相同的重要性.在蚁群的状态转移概率中引入预约时间窗宽度及车辆等待时间因素,记录优化过... 根据B2C(商家对客户)电子商务环境下物流配送的特点建立了带预约时间的车辆路径问题(VRP)数学模型,设计了求解多目标优化的蚁群算法,各个目标具有相同的重要性.在蚁群的状态转移概率中引入预约时间窗宽度及车辆等待时间因素,记录优化过程中产生的Pareto最优解,用Pareto最优解集来指导蚁群的信息素更新策略.采用改造的Solomon数据进行仿真实验,用Solomon最优解与本文的结果进行比较,实验结果验证了模型的合理性及算法的有效性. 展开更多
关键词 B2C电子商务 车辆路径问题 多目标优化 pareto最优解 时间窗 算法
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蚁群算法及其在有硬时间窗的车辆路径问题中的应用 被引量:15
18
作者 刘志硕 柴跃廷 申金升 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期596-602,共7页
为求解有硬时间窗的车辆路径问题,提出了一种基于可行解两阶段构造策略的自适应混合蚁群算法。在第一阶段,用蚂蚁的局部遍历代替传统的全局遍历,每个蚂蚁采用蚁群算法进行局部遍历,构造一个回路,蚂蚁转移采用回路两阶段构路策略;在第二... 为求解有硬时间窗的车辆路径问题,提出了一种基于可行解两阶段构造策略的自适应混合蚁群算法。在第一阶段,用蚂蚁的局部遍历代替传统的全局遍历,每个蚂蚁采用蚁群算法进行局部遍历,构造一个回路,蚂蚁转移采用回路两阶段构路策略;在第二阶段,由前一阶段所构造的回路通过采用近似解可行化策略来组合形成可行解。此外,为提高算法的寻优能力,在转移规则中引入了基于时间窗的紧迫性因子和匹配度因子,并与节约算法和爬山法有机结合。实验结果表明,自适应混和蚁群算法性能优良,能够有效地求解有硬时间窗的车辆路径问题。 展开更多
关键词 有硬时间窗的车辆路径问题 自适应混合算法 可行解阶段构造策略 回路阶段构造策略 紧迫性因子 匹配度因子
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考虑碳排放的两阶段选址-路径问题及其算法 被引量:4
19
作者 汤希峰 何杰 张浩 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1110-1116,1125,共8页
为减少物流车辆的碳排放,基于以排放因子为主要参数的碳排放计算方法,建立以碳排放最小化为目标的两阶段选址-路线问题(2E-LRP)模型,并设计了一种可用于快速求解大规模问题的两阶段混合算法(TSHA).算法第一阶段将2E-LRP转化成不考虑车... 为减少物流车辆的碳排放,基于以排放因子为主要参数的碳排放计算方法,建立以碳排放最小化为目标的两阶段选址-路线问题(2E-LRP)模型,并设计了一种可用于快速求解大规模问题的两阶段混合算法(TSHA).算法第一阶段将2E-LRP转化成不考虑车辆路径的两阶段设施选址问题,调用Cplex直接求解得到配送中心选址和客户分配方案;在此基础上,算法第二阶段中,物流园区到被选用的配送中心以及配送中心到所分配客户的车辆路径问题被进一步转化成若干个独立的VRP(vehicle routing problem)问题,再运用改进的蚁群算法进行求解;最后,对Prodhon标准算例集中全部6个最大规模的算例进行测试.研究结果表明:与TSHA具有相同算法思想的TSHA-Ⅱ算法能够在求解质量下降2.3%的情况下将计算时长大大缩短至25 s左右;TSHA算法在求解考虑碳排放的2E-LRP算例时表现非常稳定,可以作为一种求解考虑碳排放2E-LRP的有效算法. 展开更多
关键词 城市物流 阶段选址-路径问题 碳排放 阶段混合算法 算法
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用于多目标优化的蚁群算法的构建及其应用 被引量:15
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作者 贺益君 陈德钊 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2006年第12期1241-1245,共5页
从蚁群的生物学行为出发,将成群募集和海量募集两种机制融入蚁群算法,并针对多目标优化的特性,综合考虑解的被支配度和分散度,抽提出一种启发式规则,用以评价食物源的优劣,进而构建多目标连续蚁群优化算法(MO-CACO)。通过两个... 从蚁群的生物学行为出发,将成群募集和海量募集两种机制融入蚁群算法,并针对多目标优化的特性,综合考虑解的被支配度和分散度,抽提出一种启发式规则,用以评价食物源的优劣,进而构建多目标连续蚁群优化算法(MO-CACO)。通过两个多目标典型函数的优化测试,验证了MO-CACO具有较强的多目标全局寻优能力,且稳健性良好,所求得的最优解集的多目标值能均匀地逼近Pareto最优前沿的各部分。将MO-CACO用于二甲苯异构化装置的操作优化,取得了满意的结果,MO-CACO可为化工过程多目标决策提供支持。 展开更多
关键词 多目标优化 pareto最优前沿 算法 募集 海量募集 二甲苯异构化
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