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题名混合禁忌搜索算法求解关联运输调度问题
被引量：4
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作者
蔡延光
汤雅连
朱君
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机构
广东工业大学自动化学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第4期230-234,273,共6页
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基金
国家自然科学基金(61074147
61074185)
+5 种基金
广东省自然科学基金(S2011010005059
8351009001000002)
广东省教育部产学研结合项目(2012B091000171
2011B090400460)
广东省科技计划项目(2012B050600028
2010B090301042)资助
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文摘
考虑到实际生活中车辆受发车时间限制以及道路路况影响运输成本等因素,建立了带客户软时间窗、车场硬时间窗、多车型、道路路况等约束的关联运输调度问题模型。结合禁忌搜索与遗传算法的优势,构造了混合禁忌搜索算法,以通过构造多个初始解来增大搜索空间;设计了两种禁忌表,分别为局部禁忌表和全局禁忌表,这不仅能加快寻优速度,还可以摆脱对单个解的依赖;将禁忌搜索生成的优化解作为遗传算法的初始解,可以加快寻优速度;自适应调整禁忌表长度可以避免早熟收敛;提取核心路径便于进行后期优化,relocate算子能减少路径网络回路数目。对实例进行的仿真表明,提出的IVRP优于一般的VRP,可节约大量成本,且提出的算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于遗传算法和禁忌搜索算法。由3种算法求解得到的总成本、总里程及收敛时间的标准差体现出该算法的稳定性比另外两种算法的好。
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关键词
关联运输调度问题
禁忌搜索
遗传算法
核心路径
自适应交叉
混沌变异
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Keywords
Incident vehicle routing problem
Tabu search
Genetic algorithm
Core route
Adaptive crossover
Chaotic mutation
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名关联运输调度问题带遗传算子的自适应蚁群算法
被引量：6
- 2
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作者
蔡延光
汤雅连
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机构
广东工业大学自动化学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第8期2313-2318,2360,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61074147
61074185)
+5 种基金
广东省自然科学基金资助项目(S2011010005059
8351009001000002)
广东省教育部产学研结合项目(2012B091000171
2011B090400460)
广东省科技计划资助项目(2012B050600028
2010B090301042)
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文摘
考虑实际生活中商品供应商具有严格的营业时间限制、客户的个性化送货时间预设以及道路路况影响运输成本等因素,建立带多种约束的关联运输调度问题模型。通过聚类算法和节约算法构造初始解,提高求解速度;自适应地改变启发式因子和期望启发式因子,提高算法收敛速度;引入遗传操作算子,自适应改变交叉概率和变异概率,提高算法的全局搜索能力;提取核心路径便于进行后期优化;通过3-opt与车场交换,提高算法的局部搜索能力。基于以上方法构造带遗传算子的自适应蚁群算法,对40客户规模的实例进行仿真,结果表明提出的IVRP优于VRP,该算法在收敛速度和寻优结果两方面略优于自适应遗传算法和自适应蚁群算法,且其稳定性良好。
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关键词
关联运输调度问题
蚁群优化
遗传算法
自适应
多车场多车型
时间窗
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Keywords
incident vehicle routing problem
ant colony optimization
genetic algorithm
self-adaption
multi-depot and heterogeneous
time windows
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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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