改进蚁群算法的群体机器人多目标搜索方法

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作者 刘艺美 张跃进 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第12期202-206,共5页

在多目标搜索中,群体机器人的目标搜索过程中,很容易出现相互重复搜索,主要以为依靠的蚁群算法在信息素更新过程中,存在重复操作,为此提出基于改进蚁群算法的群体机器人多目标搜索方法。针对蚁群算法中的信息素浓度更新规则,以最大最小... 在多目标搜索中,群体机器人的目标搜索过程中,很容易出现相互重复搜索,主要以为依靠的蚁群算法在信息素更新过程中,存在重复操作,为此提出基于改进蚁群算法的群体机器人多目标搜索方法。针对蚁群算法中的信息素浓度更新规则,以最大最小交叉为原则改进,得到基于路径选择概率和路径长度的信息素更新方式。结合栅格化处理、目标孳息计算、搜索步长动态调整、状态转移概率与轮盘赌的最终单元选择等操作,完成群体机器人对多个目标的搜索任务。在静态与动态两种环境中展开测试,通过各机器人的间距、机器人与障碍物的间距、机器人与目标间到达情况,可知所提方法下群体机器人以理想的间距精准躲避了障碍物,且成功搜索到全部目标,方法应用效果较好。 展开更多

关键词 改进蚁群算法 信息素更新 群体机器人 轮盘赌策略 多目标搜索

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基于粒子群优化算法的多目标搜索算法 被引量：10

2

作者 王荣海 胥勋涛 申慧 《兵工自动化》 2013年第1期24-27,共4页

针对多目标优化问题在实际应用中的复杂性,提出一种采用粒子群优化算法来求解多目标优化的问题的方法。在分析了多目标优化问题的基础上,以粒子群优化算法对生产配料流程中的优化问题为例进行非劣最优解集的搜索,并将其运用于实际工程... 针对多目标优化问题在实际应用中的复杂性,提出一种采用粒子群优化算法来求解多目标优化的问题的方法。在分析了多目标优化问题的基础上,以粒子群优化算法对生产配料流程中的优化问题为例进行非劣最优解集的搜索,并将其运用于实际工程制造中的某配料选型工艺计算中。仿真结果表明:该方法有效,在工程设计选型、模式分类、神经网络训练以及系统控制等领域正得到普遍应用。 展开更多

关键词 多目标优化 粒子群优化算法 多目标搜索 非劣最优解

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未知环境下群机器人多目标搜索协同控制 被引量：9

3

作者 王茂 周少武 +3 位作者 张红强 吴亮红 周游 何昕杰 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期750-760,共11页

未知环境下,群机器人无法预先获取多目标搜索的环境信息,仅可局部感知与局部通信.本文针对避障效率与搜索效率的缺陷提出边界扫描的避障策略和目标位置估计的粒子群算法,边界扫描的避障策略(BSOA)将障碍物简化成连续障碍物与非连续障碍... 未知环境下,群机器人无法预先获取多目标搜索的环境信息,仅可局部感知与局部通信.本文针对避障效率与搜索效率的缺陷提出边界扫描的避障策略和目标位置估计的粒子群算法,边界扫描的避障策略(BSOA)将障碍物简化成连续障碍物与非连续障碍物两种情况,并根据情况向特定边界运动;目标位置估计的粒子群算法(TPEPSO)则利用获取的目标信号估计目标位置,结合粒子群算法到达目标附近,从而实现目标搜索.提出的方法与基于简化虚拟受力分析模型的循障避碰方法(SVF)及扩展粒子群算法(EPSO)、自适应机器人蝙蝠算法(ARBA)仿真比较,搜索效率提高5.72%~21.58%,总能耗减少4.30%~19.11%. 展开更多

关键词 群机器人学 群体智能 多目标搜索 边界扫描避障策略 目标位置估计 粒子群算法

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改进果蝇优化算法在多目标搜索的应用 被引量：6

4

作者 张健 郭星 李炜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第2期131-136,共6页

在实际工程优化问题中多数问题是多目标优化问题,多目标优化问题一直以来就是智能算法的研究热点。提出一种改进的果蝇优化算法,将其应用在多目标搜索领域,并成功使用该算法解决了一种多目标背包问题。算法在基本果蝇优化算法的基础上... 在实际工程优化问题中多数问题是多目标优化问题,多目标优化问题一直以来就是智能算法的研究热点。提出一种改进的果蝇优化算法,将其应用在多目标搜索领域,并成功使用该算法解决了一种多目标背包问题。算法在基本果蝇优化算法的基础上采用分群策略和动态半径,在群A中从种群位置开始以动态半径探索新的可行解,在群B中则通过非支配个体之间的交叉操作进行密集搜索。果蝇种群的位置在每一轮迭代产生的非劣解集中进行选取,提高了算法的收敛速度。通过在多个数据集下进行测试,并和粒子群算法、NSGA-2做了对比实验,最终结果显示使用该算法在特定条件下能取得较好的搜索效果,证明了使用果蝇优化算法解决多目标问题的可行性。 展开更多

关键词 果蝇优化算法 多目标搜索 背包问题

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基于改进多目标禁忌搜索算法的地下水污染抽出—处理修复系统多目标优化设计

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作者 王栋 刁文钦 +3 位作者 周俊 王贺 杨蕴 吴吉春 《环境污染与防治》 北大核心 2025年第7期19-25,I0018,I0019,共9页

将改进多目标禁忌搜索算法(IMOTS)与地下水流模拟程序MODFLOW、溶质运移模拟程序MT3DMS耦合,构建了一种应用于场地地下水污染抽取—处理修复系统设计的多目标优化求解框架。IMOTS继承了禁忌搜索高效率的邻域搜索特点,通过引进小生境技... 将改进多目标禁忌搜索算法(IMOTS)与地下水流模拟程序MODFLOW、溶质运移模拟程序MT3DMS耦合,构建了一种应用于场地地下水污染抽取—处理修复系统设计的多目标优化求解框架。IMOTS继承了禁忌搜索高效率的邻域搜索特点,通过引进小生境技术确定个体拥挤度指标,选择稀松区域内的非支配解作为新的种子解,提高优化解的多样性,通过引入存档策略避免个体重复计算以提高求解效率。将IMOTS多目标优化技术应用于长三角地区某典型地下水有机污染场地的抽取—处理修复工程设计,获取了多样的、同时满足最小化修复成本与剩余污染物质量的最优权衡解集,可为典型有机污染场地修复工程的低成本、高效率运行提供最优管理策略。 展开更多

关键词 有机污染 多目标优化 抽出—处理 改进多目标禁忌搜索算法

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复杂环境下异构无人机集群协同目标搜索方法 被引量：4

6

作者 马婷钰 江驹 +1 位作者 张哲 向星宇 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第6期1-7,共7页

为实现无人机集群高效且精准的多目标搜索,考虑集群成员中探测范围广的高空无人机和机动能力较强的低空无人机,提出了一种新颖的异构无人机集群协同目标搜索方法,根据不同无人机的特性快速实现区域搜索以及多目标的精准搜索。高空无人... 为实现无人机集群高效且精准的多目标搜索,考虑集群成员中探测范围广的高空无人机和机动能力较强的低空无人机,提出了一种新颖的异构无人机集群协同目标搜索方法,根据不同无人机的特性快速实现区域搜索以及多目标的精准搜索。高空无人机采用基于数字信息素的区域搜索算法确定目标存在区域,在较短时间内实现区域覆盖。低空无人机在其指引下前往目标区域,并根据目标信号强度采用改进狼群算法实现对目标的精准搜索。对于传统狼群算法信息共享不足、步长固定和易陷入局部最优的问题,采用粒子群算法、自适应参数调整和差分进化方法进行改进,提高了算法的全局寻优能力和收敛速度。仿真实验证明了所提出的模型与方法在复杂环境下目标搜索任务中的有效性和优越性。 展开更多

关键词 异构无人机集群 高低空协同 多目标搜索 数字信息素 改进狼群算法

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基于多目标原子轨道搜索算法的风电场集群最优经济调度 被引量：3

7

作者 程先龙 王川 +4 位作者 张杰 易佳兵 周云霞 李思莹 杨博 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期77-87,共11页

随着环保意识的增强以及风电渗透率的不断攀升,使得电力部门对含风电系统的经济调度提出了更高的要求。为了在降低污染物排放及促进风电消纳的同时将发电成本控制在最低,建立了考虑环境与经济指标的风-火多随机变量经济调度模型。该模... 随着环保意识的增强以及风电渗透率的不断攀升,使得电力部门对含风电系统的经济调度提出了更高的要求。为了在降低污染物排放及促进风电消纳的同时将发电成本控制在最低,建立了考虑环境与经济指标的风-火多随机变量经济调度模型。该模型中的目标函数考虑了火力发电成本、风力发电成本、弃风惩罚成本及污染气体排放。采用多目标原子轨道搜索算法进行模型求解,该算法在传统原子轨道搜索算法的基础上添加了存档机制、网络机制以及领导者选择机制,具有较强的多目标优化执行能力。结合修改后的IEEE30节点算例进行仿真分析,结果验证了所提模型的可行性以及多目标原子轨道搜索算法求解此类问题的有效性。 展开更多

关键词 多目标原子轨道搜索算法 风电场集群 最优经济调度

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基于多目标麻雀算法的污水处理过程优化控制

8

作者 李志峰 熊伟丽 《控制工程》 北大核心 2025年第1期76-85,共10页

为了解决污水处理过程中出水水质和总能耗的多目标优化问题,提出了一种融合多策略的多目标麻雀搜索算法。首先,利用佳点集初始化麻雀种群,使种群分布更均匀,提升搜索空间,并在发现者位置更新公式中引入最优引导策略和动态惯性权重,改善... 为了解决污水处理过程中出水水质和总能耗的多目标优化问题,提出了一种融合多策略的多目标麻雀搜索算法。首先,利用佳点集初始化麻雀种群,使种群分布更均匀,提升搜索空间,并在发现者位置更新公式中引入最优引导策略和动态惯性权重,改善发现者收敛到原点的问题,平衡算法的全局搜索和局部开发能力;其次,为了提升算法的局部逃逸能力,改进警戒者位置更新策略,并对麻雀个体的最优位置进行扰动;最后,在外部存档更新过程中引入种群更新方法,加快算法的收敛速度,增加种群的多样性。实验结果表明,所提算法具有较好的优化性能,有效降低了污水处理过程中的总能耗,并提升了出水水质。 展开更多

关键词 污水处理过程 多目标优化 多策略 多目标麻雀搜索算法

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地磁仿生导航的多目标进化搜索算法 被引量：2

9

作者 李红 刘明雍 刘坤 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期98-102,共5页

针对水下自主航行器地磁多参量多目标搜索的问题,提出一种基于磁趋势敏感的多目标进化搜索算法。在进化算法的结构下,利用地磁场参量与导航路径的约束关系,以磁趋势敏感作为后验评估准则,建立导航模型,使得地磁多分量伴随航行器的运动... 针对水下自主航行器地磁多参量多目标搜索的问题,提出一种基于磁趋势敏感的多目标进化搜索算法。在进化算法的结构下,利用地磁场参量与导航路径的约束关系,以磁趋势敏感作为后验评估准则,建立导航模型,使得地磁多分量伴随航行器的运动同时同地收敛至各自目标值,实现导航目的。通过与六边形路径搜索算法的仿真对比,验证了多目标进化搜索算法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 地磁仿生导航 多目标搜索 六边形路径搜索算法 进化算法

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基于直接搜索方法的层合板多目标优化设计 被引量：2

10

作者 张宁宁 吴锦武 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第A01期442-446,共5页

直接多目标搜索方法(DMS)是一种不需要计算梯度信息并且能实现全局收敛的多目标优化方法。基于直接多目标搜索方法,以简支层合板铺设角度为设计变量,基频和声功率为目标函数进行层合板结构振动与声多目标优化。分别以4层、8层复合材料... 直接多目标搜索方法(DMS)是一种不需要计算梯度信息并且能实现全局收敛的多目标优化方法。基于直接多目标搜索方法,以简支层合板铺设角度为设计变量,基频和声功率为目标函数进行层合板结构振动与声多目标优化。分别以4层、8层复合材料层合板为例,用DMS方法对其优化设计,并与传统的遗传算法(GA)对比。结果表明,对于4层复合材料层合板,DMS方法比GA方法优化速度快,且能得到全局最优解;对于8层复合材料层合板,用DMS方法比4层板优化所需时间多,但相比GA方法,DMS方法优化更快。 展开更多

关键词 基频 声功率 直接多目标搜索方法 遗传算法

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期望时间下的移动机器人目标搜索路径规划 被引量：9

11

作者 汪琴 张波涛 宋士吉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1451-1460,共10页

不确定环境下移动机器人目标搜索问题中,目标在观测点被发现的概率常被设为理想的均匀分布,其路径优化指标通常为最短距离,但最短距离路径不等同于最优期望时间路径.针对此问题,本文提出了一种以期望时间为优化指标的概率多目标搜索算法... 不确定环境下移动机器人目标搜索问题中,目标在观测点被发现的概率常被设为理想的均匀分布,其路径优化指标通常为最短距离,但最短距离路径不等同于最优期望时间路径.针对此问题,本文提出了一种以期望时间为优化指标的概率多目标搜索算法.针对观测点的访问顺序不同会导致期望时间不同的现象,采用分层式路径优化策略.首先,构造一个新的非均匀目标分布概率测算模型;然后,在上层序列规划中,采用改进的改良圈算法生成期望观测点序列;最后,在下层特征地图的观测点间可行路径规划中,采用改进的快速随机生成树算法(GBC-RRT).实验结果表明:本文所提方法可显著缩短移动机器人目标搜索的期望时间,且能在目标不确定、非均匀分布的工作空间中得到最优期望时间的搜索路径. 展开更多

关键词 移动机器人 运动规划 期望时间优化 RRT 多目标搜索

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基于深度强化学习的多无人艇协同目标搜索算法 被引量：2

12

作者 邢博闻 张昭夷 +2 位作者 王世明 娄嘉奕 王五桂 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期118-125,共8页

针对应用于海上多无人艇目标搜索任务的经典深度强化学习模型难以收敛且训练耗时长的问题,提出一种基于优先经验回放的异步确定性策略梯度模型。为提升模型收敛效果,引入一种基于优先级的经验回放机制,该机制可以有效提高高价值经验的... 针对应用于海上多无人艇目标搜索任务的经典深度强化学习模型难以收敛且训练耗时长的问题,提出一种基于优先经验回放的异步确定性策略梯度模型。为提升模型收敛效果,引入一种基于优先级的经验回放机制,该机制可以有效提高高价值经验的利用率,从而避免算法收敛困难的问题。为进一步减少模型训练耗时长,引入异步学习的训练框架,该框架通过多子线程的同步训练参数更新主进程网络,有效提高了模型训练效率。在MPE仿真环境对提出的PA-MADDPG算法与MADDPG、MAPPO和PER-MADDPG算法进行对比实验,结果表明:提出模型在1000~1200回合就达到收敛,经过1000回合左右训练智能体总碰撞次数就趋于0,相较于其他算法任务成功率提高了5%~10%。 展开更多

关键词 深度强化学习 多无人艇 多目标搜索 优先经验回放 异步学习

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带模糊预约时间的车辆路径问题的多目标禁忌搜索算法 被引量：33

13

作者 王君 李波 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期858-866,共9页

为优化具有模糊预约时间的车辆路径问题,应用模糊事件给出了车队服务满意度的一个新的度量方法和求最大满意度的计算方法。建立了多目标数学规划模型,并提出多目标禁忌搜索算法求解Pareto最优解。采用随机车辆配载方法生成初始解放入候... 为优化具有模糊预约时间的车辆路径问题,应用模糊事件给出了车队服务满意度的一个新的度量方法和求最大满意度的计算方法。建立了多目标数学规划模型,并提出多目标禁忌搜索算法求解Pareto最优解。采用随机车辆配载方法生成初始解放入候选解池中,提出插入可行邻域和2-Opt可行邻域进行邻域搜索。对池中的Pareto解进行并行的禁忌搜索得到局部Pareto解再注入池中,最后求得一组Pareto解。通过Solomon的bench-mark算例,与非支配排序遗传算法Ⅱ进行对比实验,说明了所提算法的优越性。 展开更多

关键词 模糊预约时间 车辆路径问题 多目标禁忌搜索 PARETO最优解 可行邻域结构

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基于多目标麻雀搜索算法的柔性车间生产排程方法 被引量：8

14

作者 张富强 吴磊 +2 位作者 惠记庄 邵树军 杜超 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期1132-1140,共9页

针对柔性车间生产排程问题,以最小化完工时间、最小化机器总负载以及加工总成本最低为目标函数,设计了一种多目标麻雀搜索算法(multi-objective sparrow search algorithm,MOSSA)进行求解.首先,将父子代融合后的种群进行非支配排序,选... 针对柔性车间生产排程问题,以最小化完工时间、最小化机器总负载以及加工总成本最低为目标函数,设计了一种多目标麻雀搜索算法(multi-objective sparrow search algorithm,MOSSA)进行求解.首先,将父子代融合后的种群进行非支配排序,选取最优位置个体和最差位置个体;其次,采用两段式规则对机器选择和工序排序进行编码;最后,利用麻雀搜索算法完成种群的更新和寻优.通过算例进行实验仿真,研究参数对MOSSA的影响,并将MOSSA与其他算法进行比较.结果表明:该模型下,参数影响较小,MOSSA具有高性能全局搜索能力和较好的收敛性,对于解决多目标生产排程问题具有指导作用. 展开更多

关键词 多目标优化 非支配排序 麻雀搜索算法 多目标麻雀搜索算法 柔性作业车间 生产排程

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基于和声搜索算法的配电网多目标无功优化 被引量：6

15

作者 王岩 陈文浩 +1 位作者 陈筱韵 蔡润庆 《南方电网技术》 2014年第5期51-55,共5页

首次将一种新型人工智能算法即多目标和声搜索算法(MOHSA)应用于配电网无功优化中,建立了以系统网损最小、无功补偿费用最低为目标函数的无功优化数学模型,考虑配电网的运行要求,以容性无功补偿的定容定址为控制变量。算法通过和声保留... 首次将一种新型人工智能算法即多目标和声搜索算法(MOHSA)应用于配电网无功优化中,建立了以系统网损最小、无功补偿费用最低为目标函数的无功优化数学模型,考虑配电网的运行要求,以容性无功补偿的定容定址为控制变量。算法通过和声保留、音调调节和随机选择三种方式来更新和声解向量,同时基于非劣化排序,考虑拥挤距离,对和声记忆库优先筛选,确保求得Pareto前沿的非劣性与分布性,并采用理想点法选择工程最优解。最后采用IEEE-33节点系统,对算法的性能以及工程性进行测试,并与NSGA-II算法对比,结果表明了M OHSA在收敛稳定性、计算精度等方面具有一定优势。 展开更多

关键词 配电网 多目标无功优化 多目标和声搜索算法(MOHSA) 和声保留 音调调节

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多目标同顺序流水作业的局部搜索算法 被引量：2

16

作者 董兴业 黄厚宽 陈萍 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期535-542,共8页

针对求解最小化最大完工时间和总流程时间的多目标同顺序流水作业问题,提出了一个多目标局部搜索算法。针对两个目标,用现有的构造性算法生成两个解,作为该算法的初始解,然后从这两个初始解出发,以贪婪的方式求出新的Pareto最优解集,持... 针对求解最小化最大完工时间和总流程时间的多目标同顺序流水作业问题,提出了一个多目标局部搜索算法。针对两个目标,用现有的构造性算法生成两个解,作为该算法的初始解,然后从这两个初始解出发,以贪婪的方式求出新的Pareto最优解集,持续改进Pareto前沿。选择新的Pareto解的条件是该解既不被原解支配,也不被产生原解的解所支配,同时对某个目标改进最大。当所有解都陷入局部极小时,扰动已得到的Pareto解集,然后从扰动后的解集出发重新搜索。初始解和选择新的Pareto解的方法对算法性能有显著的影响。在基准问题上,与已有文献中的算法比较,结果表明所提算法的总体性能更优,特别是对较大规模的问题,此差异更具有显著性。 展开更多

关键词 同顺序流水作业 多目标优化 元启发式算法 多目标局部搜索

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多目标布谷鸟搜索算法 被引量：17

17

作者 贺兴时 李娜 +1 位作者 杨新社 余兵 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期731-737,共7页

解决多目标优化问题,并得到精确的、高质量的Pareto前沿解是非常具有挑战性的。将CS算法运用于多目标问题解的迭代更新过程,对传统的基于Pareto支配关系的适应度函数进行了改进,并提出基于小生境技术的逐步档案缩减法用于档案解的缩减... 解决多目标优化问题,并得到精确的、高质量的Pareto前沿解是非常具有挑战性的。将CS算法运用于多目标问题解的迭代更新过程,对传统的基于Pareto支配关系的适应度函数进行了改进,并提出基于小生境技术的逐步档案缩减法用于档案解的缩减与维护过程,设计出了多目标布谷鸟搜索算法(MOCS)。通过仿真实验验证以及相关性能指标的测试结果得出,MOCS算法与经典的NSGAII算法相比,在所得解的收敛性、多样性和均匀性方面均有所改善。 展开更多

关键词 多目标算法 布谷鸟搜索算法 多目标布谷鸟搜索算法 基于小生境技术的逐步档案缩减法 PARETO最优解

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分簇和多目标自适应的和声搜索定位算法 被引量：2

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作者 孙子文 申栋 孙崇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第12期2719-2723,共5页

针对集中式多目标优化定位算法计算复杂、容易陷入局部最优等问题,采用一种基于分簇和多目标自适应和声搜索分布式无线传感器网络定位算法.将无线传感器网络节点进行分簇定位,建立局部多目标定位模型,其目标函数为根据簇内节点间距离信... 针对集中式多目标优化定位算法计算复杂、容易陷入局部最优等问题,采用一种基于分簇和多目标自适应和声搜索分布式无线传感器网络定位算法.将无线传感器网络节点进行分簇定位,建立局部多目标定位模型,其目标函数为根据簇内节点间距离信息构建的空间约束目标函数,以及根据拓扑关系构建的拓扑结构约束目标函数,使用多目标自适应和声搜索算法进行定位,以解决多目标定位算法容易陷入局部最优问题,其中和声记忆库更新方法采用非劣排序和拥挤距离排序方法.仿真结果表明本文的定位算法,与PAES定位算法相比有较高的定位精度. 展开更多

关键词 无线传感器网络 定位 分簇 多目标自适应和声搜索算法

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多目标双代理单机调度的变邻域搜索算法 被引量：4

19

作者 徐建有 王丹敬 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第8期1403-1408,共6页

针对实际生产中存在的带有恶化效应的多目标双代理单机调度问题,提出了一种基于Pareto最优的多目标变邻域搜索算法。为了提高算法的鲁棒性,与传统的变邻域算法使用固定的邻域顺序不同,在算法中设计了一种邻域类型的自适应选择机制。基... 针对实际生产中存在的带有恶化效应的多目标双代理单机调度问题,提出了一种基于Pareto最优的多目标变邻域搜索算法。为了提高算法的鲁棒性,与传统的变邻域算法使用固定的邻域顺序不同,在算法中设计了一种邻域类型的自适应选择机制。基于随机测试问题的实验结果表明,该算法的性能要优于当前文献中的一些典型的多目标优化算法。 展开更多

关键词 双代理单机调度 多目标自适应变邻域搜索

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多目标同时取送货选址–路径问题的多起点变邻域搜索算法 被引量：6

20

作者 陈希琼 胡大伟 王宁 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期1229-1241,共13页

为使同时取送货的选址–路径问题(LRPSPD)的总成本和各路径间最大长度差最小化,建立同时考虑车辆容量和行驶里程约束的LRPSPD双目标模型.采用多蚁群算法构造多个以信息素为关联的初始解,作为多目标变邻域搜索算法搜索的多个起点,构造四... 为使同时取送货的选址–路径问题(LRPSPD)的总成本和各路径间最大长度差最小化,建立同时考虑车辆容量和行驶里程约束的LRPSPD双目标模型.采用多蚁群算法构造多个以信息素为关联的初始解,作为多目标变邻域搜索算法搜索的多个起点,构造四类邻域结构进行变邻域搜索,并根据最新获得的最优邻域解更新蚂蚁信息素,从而使蚁群算法产生的多个初始解间、以及初始解与变邻域搜索产生的解之间均存在正向影响关系.用该算法求得文献中4组共128个算例的近似Pareto解集,结果证明了最小化路径间最大长度差目标对于节点及需求分布不集中算例的重要意义.以绝对偏向最小化总成本的解与文献中仅最小化总成本的几种算法的算例结果进行比较,结果表明算法可在极短的运行时间里求得权衡各目标的Pareto解,并使最小总成本目标值具有竞争性. 展开更多

关键词 综合交通运输 多起点变邻域搜索 多蚁群算法 同时取送货选址路径 多目标局部搜索

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