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基于混合遗传蚁群优化随机森林算法的激光熔覆Ni60裂纹预测与工艺参数优化
1
作者 李涛 邓林辉 +2 位作者 莫彬 石非凡 刘伟嵬 《中国机械工程》 北大核心 2025年第6期1322-1328,1337,共8页
为了探究激光熔覆Ni60过程中熔覆层裂纹与加工工艺参数之间的复杂非线性映射关系,采用熵值法结合TOPSIS综合评价法对熔覆层裂纹进行综合表征评价,并使用混合遗传蚁群算法(HGA-ACO)优化随机森林算法(RFA)超参数,搭建工艺参数与裂纹评价... 为了探究激光熔覆Ni60过程中熔覆层裂纹与加工工艺参数之间的复杂非线性映射关系,采用熵值法结合TOPSIS综合评价法对熔覆层裂纹进行综合表征评价,并使用混合遗传蚁群算法(HGA-ACO)优化随机森林算法(RFA)超参数,搭建工艺参数与裂纹评价指标间预测模型,最后使用遗传算法进行工艺参数反向寻优。研究结果表明:与ACO-RFA模型相比,HGA-ACO-RFA在预测精度与评价指标方面有显著改善,反向寻优获得的最优工艺参数可制备出几乎无裂纹的熔覆层。 展开更多
关键词 激光熔覆 裂纹 评价方法 混合遗传蚁群算法 随机森林算法
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利用集成剪枝和多目标优化算法的随机森林可解释增强模型 被引量：3
2
作者 李扬 廖梦洁 张健 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第10期2947-2954,共8页
随机森林模型是广泛应用于各个领域的经典黑盒模型,而黑盒模型的结构特征导致模型可解释性弱,需要借助可解释技术优化随机森林的可解释性,从而促进其在可靠性要求较高场景的应用与发展。研究构建了基于集成剪枝和多目标优化算法的规则... 随机森林模型是广泛应用于各个领域的经典黑盒模型,而黑盒模型的结构特征导致模型可解释性弱,需要借助可解释技术优化随机森林的可解释性,从而促进其在可靠性要求较高场景的应用与发展。研究构建了基于集成剪枝和多目标优化算法的规则提取模型,集成剪枝在解决树模型规则提取易陷入局部最优的问题上具有代表性,多目标优化在解决规则准确性和可解释性的平衡问题上有多个领域的应用。模型验证结果表明,所构建模型能够在不降低准确性的前提下优化模型的可解释性。本研究首次将集成剪枝技术与多目标优化算法相融合,增强了随机森林的可解释性,有助于推动该模型在可解释性要求较高领域的决策应用。 展开更多
关键词 随机森林 可解释增强 集成剪枝 规则提取 多目标优化算法
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基于遗传算法和随机森林的入侵检测方法研究 被引量：7
3
作者 郭慧 刘明艳 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第1期304-309,314,共7页
入侵检测系统中,待测数据通常存在特征数量多、具有冗余性和相关性的特点,导致检测准确率降低、检测时间增加。提出一种基于多层感知机的遗传算法,建立4层感知机神经网络,将网络的分类能力作为遗传算法适应度评价方法,筛选出最优特征子... 入侵检测系统中,待测数据通常存在特征数量多、具有冗余性和相关性的特点,导致检测准确率降低、检测时间增加。提出一种基于多层感知机的遗传算法,建立4层感知机神经网络,将网络的分类能力作为遗传算法适应度评价方法,筛选出最优特征子集,建立随机森林分类器,使用网格验证方法确定随机森林超参数值,利用选取出的特征子集进行入侵类型识别。实验结果表明,该方法在KDD99数据集上对正常和22种类别的入侵数据平均检测准确率达到92%以上,并且具有较好的实时性。 展开更多
关键词 遗传算法 多层感知 机随机森林 入侵检测
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基于多目标遗传随机森林特征选择的面向对象湿地分类 被引量：45
4
作者 刘舒 姜琦刚 +3 位作者 马玥 肖艳 李远华 崔璨 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期119-127,共9页
以多时相Landsat8影像和SRTM DEM为数据源,对南瓮河流域进行了面向对象湿地分类。为削弱高维特征集对分类精度的影响,提出一种多目标遗传随机森林组合式特征选择算法(MOGARF)进行特征集优化。利用Relief F算法对完整特征集进行特征初选... 以多时相Landsat8影像和SRTM DEM为数据源,对南瓮河流域进行了面向对象湿地分类。为削弱高维特征集对分类精度的影响,提出一种多目标遗传随机森林组合式特征选择算法(MOGARF)进行特征集优化。利用Relief F算法对完整特征集进行特征初选,再以基于随机森林的封装式多目标遗传算法进一步提取优化特征集。将所得特征集结合随机森林分类法提取湿地信息。并将结果分别与基于完整特征集和仅采用Relief F算法及Boruta算法提取的优化特征集的3种随机森林分类结果对比。试验结果表明,采用MOGARF算法特征选择后,特征维度降低至原来的10%,且分类精度最高,总体精度为92.61%,比其他分类方案提高0.35%~1.94%,Kappa系数为0.907 5,袋外误差为7.77%,比其他分类方案降低0.91%~1.48%。利用MOGARF特征选择的随机森林分类法是湿地分类的有效方法。 展开更多
关键词 湿地分类 多光谱遥感影像 面向对象 多目标遗传随机森林算法 特征选择
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基于遗传算法的随机森林模型在特征基因筛选中的应用 被引量：6
5
作者 赵发林 张涛 李康 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2016年第4期559-562,566,共5页
目的探索基于遗传算法的随机森林模型在特征基因筛选中的效果和特点。方法通过本文构建的基于遗传算法的随机森林模型(GARF)对真实基因数据和模拟数据进行特征基因筛选,以筛选后基因进行判别分析,计算ROC曲线下面积AUC值,同时观察GARF... 目的探索基于遗传算法的随机森林模型在特征基因筛选中的效果和特点。方法通过本文构建的基于遗传算法的随机森林模型(GARF)对真实基因数据和模拟数据进行特征基因筛选,以筛选后基因进行判别分析,计算ROC曲线下面积AUC值,同时观察GARF方法对模拟实验中预设的差异基因排序结果。结果对真实基因数据和模拟数据的分析结果均显示,采用GARF方法筛选得到的特征基因建立判别模型能获得更好的分类效果,在模拟实验中与随机森林相比能将预设的差异基因排在更靠前的位置。结论 GARF方法能够有效地用于基因芯片数据特征基因筛选,在FDR控制上具备潜力,具有研究价值。 展开更多
关键词 随机森林 遗传算法 特征基因筛选
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基于随机权重多目标遗传算法的多目标动态单元构建方法 被引量：7
6
作者 王晓晴 唐加福 +1 位作者 宫俊 陈梅 《管理学报》 CSSCI 2008年第4期516-521,共6页
考虑多变的市场需求环境下单元生产系统在多个计划期具有多个目标的动态构建决策问题。通过对单元生产构建过程中的总费用、设备负载与能力之间最大偏差以及零部件跨单元移动的总次数3个目标进行权衡,建立了非线性多目标动态单元构建的... 考虑多变的市场需求环境下单元生产系统在多个计划期具有多个目标的动态构建决策问题。通过对单元生产构建过程中的总费用、设备负载与能力之间最大偏差以及零部件跨单元移动的总次数3个目标进行权衡,建立了非线性多目标动态单元构建的数学模型。采用自适应小生境技术、惩罚技术、双轮盘赌法和精华选择策略,提出了基于精华保留策略的随机权重多目标遗传算法求解该组合优化问题。结合实例对模型和算法进行了仿真分析,结果显示了算法对解决多目标动态单元构建问题的有效性。 展开更多
关键词 动态单元构建 单元生产 随机权重多目标遗传算法 精华保留策略
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多目标随机规划的交互遗传算法 被引量：6
7
作者 胡毓达 杨雷 等 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第11期1733-1736,共4页
利用遗传算法在处理过程中不依赖问题的种类 ,并具有较强鲁棒性等特点 ,提出了一种基于交互式的求解多目标随机规划的遗传算法 .算法的思想是 ,结合小生境技巧和构造 Pareto选优过滤器的手段 ,通过与决策者的反复交互对话 ,最后得到使... 利用遗传算法在处理过程中不依赖问题的种类 ,并具有较强鲁棒性等特点 ,提出了一种基于交互式的求解多目标随机规划的遗传算法 .算法的思想是 ,结合小生境技巧和构造 Pareto选优过滤器的手段 ,通过与决策者的反复交互对话 ,最后得到使决策者满意的问题的 Pareto有效解集 . 展开更多
关键词 多目标随机规划 交互规划算法 遗传算法 随机模拟 Pareto有效解集 运筹学
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求解多目标优化问题的随机梯度遗传算法 被引量：6
8
作者 李秀娟 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期455-458,共4页
遗传算法的收敛速度很慢 ,为此引入另一种解决优化问题的工具 ,即 Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation(SPSA)算法 ,该算法是一种简单、易实现、高效率的随机逼近算法。本文将 SPSA算法作为一种快速局部优化方法并将其... 遗传算法的收敛速度很慢 ,为此引入另一种解决优化问题的工具 ,即 Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation(SPSA)算法 ,该算法是一种简单、易实现、高效率的随机逼近算法。本文将 SPSA算法作为一种快速局部优化方法并将其和遗传算法的整体搜索策略结合起来 ,提出一种解决多目标优化问题的随机梯度遗传算法 ,对新算法的执行策略进行了认真的设计。大量的数值实验表明 :随机梯度遗传算法不仅提高了多目标遗传算法的收敛速度 ,且得到了大量的分布较均匀的 展开更多
关键词 多目标优化问题 随机梯度遗传算法 PARETO最优解 局部搜索算法
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地物分类驱动的多目标高光谱波段选择NSGA-Ⅲ改进算法
9
作者 袁博 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第12期3524-3532,共9页
针对非支配排序遗传算法Ⅲ(NSGA-Ⅲ)在高光谱波段选择中存在的初始种群随机性强、全局收敛性与局部多样性不平衡、局部搜索效率低的问题,提出一种地物分类驱动的多目标高光谱波段选择NSGA-Ⅲ改进算法(INSGA-Ⅲ)。首先,融合拉丁超立方采... 针对非支配排序遗传算法Ⅲ(NSGA-Ⅲ)在高光谱波段选择中存在的初始种群随机性强、全局收敛性与局部多样性不平衡、局部搜索效率低的问题,提出一种地物分类驱动的多目标高光谱波段选择NSGA-Ⅲ改进算法(INSGA-Ⅲ)。首先,融合拉丁超立方采样(LHS)与参考点引导机制,生成兼顾搜索空间覆盖性与目标空间聚焦性的高质量初始种群;其次,设计基于自适应旋转森林(ARF)的分类精度驱动项与基于皮尔逊相关系数的波段相关性惩罚项,构建多目标适应度函数,平衡全局探索与局部开发能力;最后,引入粒子群优化(PSO)的协同搜索机制,提升局部搜索效率。实验基于Indian Pines(农业场景)、Pavia University(城市地物)、Salinas(植被监测)及Botswana(矿物识别)四类高光谱数据集,选取广泛应用的顺序前向选择(SFS)、竞争性自适应重加权采样(CARS)、多目标粒子群优化(MOPSO)、基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)及原始NSGA-Ⅲ算法作为基准算法,验证INSGA-Ⅲ算法的普适优势。实验结果表明,在波段选择性能方面,INSGA-Ⅲ的信息熵与波段相关性指标相较于全部基准算法的均值,信息熵指标提升8.5%,波段相关性指标降低9.7%(冗余度减少)(p<0.01);在SVM分类任务中,INSGA-Ⅲ的OA与Kappa系数分别领先全部基准算法的均值10.3%与11.6%(p<0.01);算法效率方面,INSGA-Ⅲ达到90%帕累托前沿近似度的迭代次数较NSGA-Ⅲ减少32%,且在添加25%高斯噪声的数据中(10次重复实验),分类精度波动范围(标准差±1.23%)显著低于基准算法均值(±4.2%)。该算法通过平衡信息量、冗余度与分类精度目标,可为农业作物监测、城市地物分类及矿区矿物识别等任务提供高效、鲁棒的波段选择方案,显著降低高光谱数据处理的维度与成本。 展开更多
关键词 非支配排序遗传算法Ⅲ 多目标高光谱波段选择 拉丁超立方采样 自适应旋转森林算法 粒子群优化
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随机梯度遗传算法在船舶尾流目标识别中的应用 被引量：1
10
作者 张有正 《舰船科学技术》 北大核心 2017年第3X期25-27,共3页
通过识别船舶尾流可以有效地反映出船舶的自身参数,从而能帮助海军航空兵的侦察工作。随机梯度遗传算法是在传统的遗传算法的基础上,融合了局部搜索,这样更有利于种群的收敛性。本文将此算法应用于船舶尾流识别,通过最后的实验结果可以... 通过识别船舶尾流可以有效地反映出船舶的自身参数,从而能帮助海军航空兵的侦察工作。随机梯度遗传算法是在传统的遗传算法的基础上,融合了局部搜索,这样更有利于种群的收敛性。本文将此算法应用于船舶尾流识别,通过最后的实验结果可以看出,随着迭代次数的增大,不同航速下的船舶尾流目标识别率会增大,但是并不是匀速的增大。 展开更多
关键词 随机梯度遗传算法 局部搜索 尾流目标识别
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基于遗传算法与随机森林的XGBoost改进方法研究 被引量：32
11
作者 王晓晖 张亮 +3 位作者 李俊清 孙玉翠 田捷 韩睿毅 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第S02期454-458,463,共6页
回归预测是机器学习中重要的研究方向之一,有着广阔的应用领域。为了进一步提升回归预测的精度,提出了基于遗传算法与随机森林的XGBoost改进方法(GA_XGBoost_RF)。首先利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)良好的搜索能力和灵活性,以交... 回归预测是机器学习中重要的研究方向之一,有着广阔的应用领域。为了进一步提升回归预测的精度,提出了基于遗传算法与随机森林的XGBoost改进方法(GA_XGBoost_RF)。首先利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)良好的搜索能力和灵活性,以交叉验证平均得分为目标函数值,对XGBoost算法和随机森林算法(Random Forest,RF)的参数进行调优,选出较好的参数集,分别建立GA_XGBoost和GA_RF模型。然后对GA_XGBoost和GA_RF进行变权组合,利用训练集的预测值与真实值的均方误差为目标函数,使用遗传算法确定模型的权重。在UCI数据集上进行了实验,结果表明,与XGBoost,Random Forest,GA_XGBoost,GA_RF算法相比,在大部分数据集上GA_XGBoost_RF方法的均方误差、绝对误差和拟合度均优于单一模型,其中在拟合度方面所提方法在不同数据集上提高了约0.01%~2.1%,是一种有效的回归预测方法。 展开更多
关键词 回归预测 XGBoost 组合预测 随机森林 遗传算法
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基于遗传算法优化随机森林模型的机械钻速分类预测方法 被引量：7
12
作者 张海军 张高峰 +4 位作者 王国娜 王立辉 刘洋 任阳峰 郑双进 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第35期15572-15578,共7页
为准确预测东部某油田机械钻速,在针对该油田某井机械钻速影响因素分析的基础上,根据现场经验对不同直径钻头聚晶金刚石复合片(polycrystalline diamond compact,PDC)的机械钻速进行分级,运用随机森林算法、K近邻算法、支持向量机算法... 为准确预测东部某油田机械钻速,在针对该油田某井机械钻速影响因素分析的基础上,根据现场经验对不同直径钻头聚晶金刚石复合片(polycrystalline diamond compact,PDC)的机械钻速进行分级,运用随机森林算法、K近邻算法、支持向量机算法建立机械钻速分类预测模型,并运用遗传算法优化模型参数,得到了满足施工设计及现场作业需要的机械钻速分类预测方法。结果表明,运用遗传算法优化后的随机森林模型预测机械钻速分类准确率为82.1%,明显高于K近邻算法和支持向量机算法,该方法可指导该区块钻井施工参数优化,以提高钻井施工效益。 展开更多
关键词 机械钻速分类预测 随机森林算法 K近邻算法 支持向量机算法 遗传算法
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基于随机森林和遗传算法的Ceph参数自动调优 被引量：14
13
作者 陈禹 毛莺池 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第2期347-351,共5页
Ceph系统性能受Ceph配置参数的显著影响,在Ceph集群的配置优化中,配置参数种类繁多、含义复杂,导致难以实现快速准确寻优。针对以上问题,提出一种基于随机森林(RF)和遗传算法(GA)的参数调优方法,用于自动调整Ceph参数配置以优化Ceph系... Ceph系统性能受Ceph配置参数的显著影响,在Ceph集群的配置优化中,配置参数种类繁多、含义复杂,导致难以实现快速准确寻优。针对以上问题,提出一种基于随机森林(RF)和遗传算法(GA)的参数调优方法,用于自动调整Ceph参数配置以优化Ceph系统性能。该方法使用RF算法为Ceph系统构建性能预测模型,并将预测模型的输出作为GA的输入,通过GA对参数配置方案进行自动迭代优化。仿真结果表明,调优后的参数配置较默认的参数配置相比,使Ceph文件系统的读写性能提高了约1.4倍,并且寻优耗时远低于黑盒参数调优方法。 展开更多
关键词 Ceph 参数配置 随机森林 遗传算法 自动调优
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基于随机森林-遗传算法-极限学习机的非侵入式负荷识别方法 被引量：17
14
作者 安琪 王占彬 +4 位作者 安国庆 李争 陈贺 李峥 王耀强 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第5期1929-1935,共7页
提高负荷识别准确率是实现非侵入式负荷监测的关键技术。针对现有模型识别准确率低、特征冗余度高、可分性较差的问题,提出一种基于随机森林(random forest,RF)和遗传算法优化极限学习机(genetic algorithm optimized extreme learning ... 提高负荷识别准确率是实现非侵入式负荷监测的关键技术。针对现有模型识别准确率低、特征冗余度高、可分性较差的问题,提出一种基于随机森林(random forest,RF)和遗传算法优化极限学习机(genetic algorithm optimized extreme learning machine,GA-ELM)的负荷识别方法。首先,从稳态电流信号中提取时域和频域信息作为负荷特征;其次,为进一步减小特征集的冗余度并剔除可分性较差的特征,使用随机森林算法对特征进行优选,得到最优特征集;最后,使用遗传算法优化极限学习机的权值和偏置参数,建立负荷识别模型。利用所建立的模型对11个家用电器共16种负荷状态进行识别,实验结果表明,所提模型可以提高识别准确率,对家用负荷可以进行快速有效识别。 展开更多
关键词 非侵入式负荷识别 随机森林 特征选择 遗传算法 极限学习机
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基于随机算子的快速多目标遗传算法
15
作者 彭琰 郑金华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第33期54-57,共4页
在NSGA-Ⅱ算法的基础上,对NSGA-Ⅱ构造非支配集的方法进行了改进,用擂台赛法则构造非支配集,当非支配集小于种群大小时,采用随机算子在可行域内随机产生新的解个体填充到下一代父种群中,形成了一种新的多目标遗传算法。在实验部分将改... 在NSGA-Ⅱ算法的基础上,对NSGA-Ⅱ构造非支配集的方法进行了改进,用擂台赛法则构造非支配集,当非支配集小于种群大小时,采用随机算子在可行域内随机产生新的解个体填充到下一代父种群中,形成了一种新的多目标遗传算法。在实验部分将改进后的算法和NSGA-II进行了性能比较,实验结果表明改进后的算法具有良好的分布性,算法运行效率也较高。 展开更多
关键词 多目标遗传算法 非支配集 擂台赛法则 随机算子
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基于随机森林的精确目标检测方法 被引量：10
16
作者 向涛 李涛 +1 位作者 赵雪专 李旭冬 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第9期2837-2840,共4页
针对复杂场景中目标检测精确度过低的问题,基于随机森林算法提出一种能适应由姿态、视角和形状引起外观变化的目标检测方法,同时还能有效预测最佳检测框大小,使其与真实目标区域有很高的重叠度。首先,提出一种基于图像块多维特征的树节... 针对复杂场景中目标检测精确度过低的问题,基于随机森林算法提出一种能适应由姿态、视角和形状引起外观变化的目标检测方法,同时还能有效预测最佳检测框大小,使其与真实目标区域有很高的重叠度。首先,提出一种基于图像块多维特征的树节点分裂函数;然后利用Boosting算法逐层生成树,使得每次分裂中错分样本更受关注;最后,扩展了随机森林输入输出空间,使其在分类同时还可预测目标检测框的最优长宽比。实验结果表明,该方法在不增加时间开销的同时提高了检测的精确度,对森林中树生成算法的改进提升了分类性能,对森林输出空间的扩展使得目标检测框与真实目标区域有更高的重叠率。 展开更多
关键词 随机森林 决策树 目标检测 长宽比 BOOSTING算法
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多目标优化问题中一种改进的遗传算法 被引量：11
17
作者 杨金明 吴捷 钟丹虹 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第12期65-67,共3页
遗传算法作为一种随机优化算法在多目标优化等众多领域取得广泛的应用 .针对基本遗传算法存在的寻优速度较慢、存在“封闭竞争”等问题 ,利用生物界中存在的“杂交”优势原理 ,提出以多种群变异为基础解决以上问题的改进遗传算法 。
关键词 多目标优化 遗传算法 多种群变异 随机优化 “杂交”优势原理 寻优速度
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随机OD需求下的多目标离散交通网络设计模型与算法 被引量：8
18
作者 杨明 苏标 +1 位作者 孙志杰 许怡 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期119-125,共7页
为解决实际OD对之间交通需求不确定性及优化目标多样性问题,采用机会约束模型及多目标优化理想点模型构建上层规划模型,采用固定需求下的用户平衡配流模型构建下层规划模型,建立了同时优化交通管理目标、环境保护目标、投资费用目标和... 为解决实际OD对之间交通需求不确定性及优化目标多样性问题,采用机会约束模型及多目标优化理想点模型构建上层规划模型,采用固定需求下的用户平衡配流模型构建下层规划模型,建立了同时优化交通管理目标、环境保护目标、投资费用目标和用户出行目标的随机多目标离散交通网络设计双层规划模型.为保证所构建模型的求解精度,设计了基于Frank-Wolfe算法、Monte Carlo模拟和自适应小生境淘汰技术的遗传算法求解模型,并在Matlab平台上开发了相应的算法程序.采用Nguyen-Dupuis网络测试了模型和算法的有效性,结果表明:模型可以反映实际路网规划目标和约束,算法具有良好的全局收敛性,可为路网规划提供指导. 展开更多
关键词 离散型交通网络设计 双层规划模型 遗传算法 随机规划 多目标优化
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基于多目标随机森林的煤层厚度同步预测方法 被引量：6
19
作者 刘晓明 王新 徐慧 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第4期1116-1121,共6页
为准确可靠预测煤层厚度和构造煤厚度,以淮北矿业股份有限公司芦岭煤矿Ⅱ六采区8煤层作为研究区域,提出一种基于多目标随机森林(MTRF)方法的煤层厚度和构造煤厚度预测模型,并将预测结果与单目标预测(ART)和BP神经网络方法对比。利用粒... 为准确可靠预测煤层厚度和构造煤厚度,以淮北矿业股份有限公司芦岭煤矿Ⅱ六采区8煤层作为研究区域,提出一种基于多目标随机森林(MTRF)方法的煤层厚度和构造煤厚度预测模型,并将预测结果与单目标预测(ART)和BP神经网络方法对比。利用粒子群算法结合遗传算法的混合优化算法对随机森林模型和单目标预测模型中的参数进行优化,分别建立参数优化的GAPSO-RF和GAPSO-ART模型。通过实例验证所提方法相比对比方法具有更好的泛化性和稳定性。 展开更多
关键词 多目标预测 随机森林 粒子群 遗传算法 厚度预测
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求解随机旅行时间的C-VRP问题的混合遗传算法 被引量：15
20
作者 李锋 魏莹 《系统管理学报》 CSSCI 2014年第6期819-825,831,共8页
现实中,行驶在道路上的车辆由于车流量等因素导致车辆通过时间随着时间的变化而波动较大。因此,标准车辆路径问题中关于车辆在道路上的行驶速度或通过时间恒定的假设前提通常不能得到满足。以标准的带容量约束的车辆路径问题为基准,研... 现实中,行驶在道路上的车辆由于车流量等因素导致车辆通过时间随着时间的变化而波动较大。因此,标准车辆路径问题中关于车辆在道路上的行驶速度或通过时间恒定的假设前提通常不能得到满足。以标准的带容量约束的车辆路径问题为基准,研究当道路的通过时间随着时间的变化而变化,并综合考虑行驶距离、行驶时间等多项目标下车队的最佳路线安排。为了求解所提出的扩展问题,设计了一个模拟退火与遗传算法相结合的多目标混合遗传算法,用于计算得到研究问题的最优Pareto集合。通过对多个基准问题的算法测试,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 带容量约束的车辆路径问题 随机旅行时间 遗传算法 模拟退火 多目标
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