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需求可拆分车辆路径问题的蜂群优化算法
被引量：
7
1
作者
汪婷婷
倪郁东
何文玲
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第8期1015-1018,1024,共5页
文章研究了需求可拆分的车辆路径问题,通过解除传统车辆路径问题中每个任务点需求只能由1辆车满足的约束,建立了寻求满足配送要求最短行驶距离的数学优化模型,在改进反应阈值和刺激信号值的基础上提出了一种新型蜂群优化算法。仿真实验...
文章研究了需求可拆分的车辆路径问题,通过解除传统车辆路径问题中每个任务点需求只能由1辆车满足的约束,建立了寻求满足配送要求最短行驶距离的数学优化模型,在改进反应阈值和刺激信号值的基础上提出了一种新型蜂群优化算法。仿真实验结果验证了算法的可行性,并通过与其他典型算法对比凸显了该算法较强的寻优能力。
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关键词
车辆路径问题
需求可拆分
数学优化模型
蜂群优化算法
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职称材料
基于增强蜂群优化算法的特征选择算法
被引量：
3
2
作者
张霞
庞秀平
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第5期1307-1312,1318,共7页
针对传统蜂群优化(BCO)算法探测能力强但搜索能力较弱的问题,提出一种搜索能力增强的BCO算法,并将其应用于数据特征选择问题以提高特征选择的性能。首先,为食物源引入全局权重的概念,用以评估各食物源对种群的重要性,降低蜂群搜索的随机...
针对传统蜂群优化(BCO)算法探测能力强但搜索能力较弱的问题,提出一种搜索能力增强的BCO算法,并将其应用于数据特征选择问题以提高特征选择的性能。首先,为食物源引入全局权重的概念,用以评估各食物源对种群的重要性,降低蜂群搜索的随机性;然后,设计了两步筛选的招募方法提高蜂群搜索能力并保持多样性;最终,为食物源引入局部权重的概念,用于评估某个食物源与类标签的相关性,从而优化解特征选择问题。仿真实验结果表明,所提方法可以明显提高BCO的优化效果,同时获得了较好的特征选择效果,并且优于基于差异的人工蜂群算法(DisABC)和蜂群优化特征选择算法(BCOFS)。
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关键词
特征选择
蜂群优化算法
食物源
类标签
全局权重
招募算法
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职称材料
带约束的清洁排班问题模型及其求解
被引量：
2
3
作者
樊小毛
熊红林
赵淦森
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第2期577-582,共6页
保洁服务公司的清洁任务往往具有不同级别、不同时长和不同周期等特点,缺乏通用清洁排班问题模型,现阶段主要依赖人工排班方案,存在耗时费力且排班质量不稳定等问题。因此提出了属于NP难问题的带约束的清洁排班问题的数学模型,并使用模...
保洁服务公司的清洁任务往往具有不同级别、不同时长和不同周期等特点,缺乏通用清洁排班问题模型,现阶段主要依赖人工排班方案,存在耗时费力且排班质量不稳定等问题。因此提出了属于NP难问题的带约束的清洁排班问题的数学模型,并使用模拟退火算法(SA)、蜂群算法(BCO)、蚁群算法(ACO)和粒子群优化算法(PSO)对该模型进行求解,最后以某清洁服务公司实际排班情况进行了实证分析。实验结果表明,与人工排班方案进行对比,启发式智能优化算法求解带约束的清洁排班问题具有明显优势,获得的清洁排班表的人力需求明显减少。具体来说,在一年排班周期内这些算法比人工排班方案可节省清洁人力218.62~513.30 h。可见基于启发式智能优化算法的数学模型对带约束的清洁排班问题的求解可行且有效,能为保洁服务公司提供科学管理的决策支持。
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关键词
清洁排班
模拟退火算法
蜂群优化算法
蚁群优化算法
粒子群优化算法
群集智能
NP难问题
运筹优化
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职称材料
题名
需求可拆分车辆路径问题的蜂群优化算法
被引量：
7
1
作者
汪婷婷
倪郁东
何文玲
机构
合肥工业大学数学学院
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第8期1015-1018,1024,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(71171087/G0103)
文摘
文章研究了需求可拆分的车辆路径问题,通过解除传统车辆路径问题中每个任务点需求只能由1辆车满足的约束,建立了寻求满足配送要求最短行驶距离的数学优化模型,在改进反应阈值和刺激信号值的基础上提出了一种新型蜂群优化算法。仿真实验结果验证了算法的可行性,并通过与其他典型算法对比凸显了该算法较强的寻优能力。
关键词
车辆路径问题
需求可拆分
数学优化模型
蜂群优化算法
Keywords
vehicle routing problem
split delivery
mathematical optimization model
bee colony opti-mization（bco） algorithm
分类号
O224 [理学—运筹学与控制论]
TP14 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于增强蜂群优化算法的特征选择算法
被引量：
3
2
作者
张霞
庞秀平
机构
河北经贸大学计算机中心
北京科技大学信息工程学院
河北经贸大学经济管理学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第5期1307-1312,1318,共7页
基金
国家自然科学基金重点项目(61333002)
河北省科技计划项目(14457419D)~~
文摘
针对传统蜂群优化(BCO)算法探测能力强但搜索能力较弱的问题,提出一种搜索能力增强的BCO算法,并将其应用于数据特征选择问题以提高特征选择的性能。首先,为食物源引入全局权重的概念,用以评估各食物源对种群的重要性,降低蜂群搜索的随机性;然后,设计了两步筛选的招募方法提高蜂群搜索能力并保持多样性;最终,为食物源引入局部权重的概念,用于评估某个食物源与类标签的相关性,从而优化解特征选择问题。仿真实验结果表明,所提方法可以明显提高BCO的优化效果,同时获得了较好的特征选择效果,并且优于基于差异的人工蜂群算法(DisABC)和蜂群优化特征选择算法(BCOFS)。
关键词
特征选择
蜂群优化算法
食物源
类标签
全局权重
招募算法
Keywords
feature selection
bee
colony
Optimization
（bco
）
algorithm
food source
class label
global weight
recruiting
algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
带约束的清洁排班问题模型及其求解
被引量：
2
3
作者
樊小毛
熊红林
赵淦森
机构
华南师范大学计算机学院
上海理工大学管理学院
华南师范大学广州市云计算安全与测评技术重点实验室
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第2期577-582,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1404402)
广东省科技计划项目(2019B010137003,2016B030305006,2018A07071702,201804010314)
+1 种基金
广州市科技计划项目(201804010314,2012224-12)
唯链基金会资助项目(SCNU-2018-01)。
文摘
保洁服务公司的清洁任务往往具有不同级别、不同时长和不同周期等特点,缺乏通用清洁排班问题模型,现阶段主要依赖人工排班方案,存在耗时费力且排班质量不稳定等问题。因此提出了属于NP难问题的带约束的清洁排班问题的数学模型,并使用模拟退火算法(SA)、蜂群算法(BCO)、蚁群算法(ACO)和粒子群优化算法(PSO)对该模型进行求解,最后以某清洁服务公司实际排班情况进行了实证分析。实验结果表明,与人工排班方案进行对比,启发式智能优化算法求解带约束的清洁排班问题具有明显优势,获得的清洁排班表的人力需求明显减少。具体来说,在一年排班周期内这些算法比人工排班方案可节省清洁人力218.62~513.30 h。可见基于启发式智能优化算法的数学模型对带约束的清洁排班问题的求解可行且有效,能为保洁服务公司提供科学管理的决策支持。
关键词
清洁排班
模拟退火算法
蜂群优化算法
蚁群优化算法
粒子群优化算法
群集智能
NP难问题
运筹优化
Keywords
cleaning scheduling
Simulated Annealing(SA)
algorithm
bee
colony
Optimization(
bco
)
algorithm
Ant
colony
Optimization(ACO)
algorithm
Particle Swarm Optimization(PSO)
algorithm
swarm intelligence
NP hard problem
operational optimization
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
需求可拆分车辆路径问题的蜂群优化算法
汪婷婷
倪郁东
何文玲
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2014
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于增强蜂群优化算法的特征选择算法
张霞
庞秀平
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
带约束的清洁排班问题模型及其求解
樊小毛
熊红林
赵淦森
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021
2
在线阅读
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职称材料
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