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Design of Vehicle Routing by Integrating Optimization and Simulated Annealing Approach
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作者 Chwen-Tzeng Su Chikong Hwang 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2002年第S1期-,共2页
The vehicle routing problem (VRP) can be described as the problem of designing the optimal delivery or collection routes from one or several depots to a number of geographically scattered customers, subject to load co... The vehicle routing problem (VRP) can be described as the problem of designing the optimal delivery or collection routes from one or several depots to a number of geographically scattered customers, subject to load constraints. The routing decision involves determining which of the demand s will be satisfied by each vehicle and what route each vehicle will follow in s erving its assigned demand in order to minimize total delivery cost. In this pap er, a methodology for the design of VRP by integrating optimization and simulate d annealing (SA) approach is presented hierarchically. To express the problem of vehicle routing, a new mathematical formulation is first conducted. The objecti ve function involves both the delivery cost and the vehicle acquisition cost wit h load constraints. A heuristic is then proposed to solve this problem by using SA procedure in conjunction with any solution procedure of travelling salesman p roblem (TSP). The initial configuration is arranged as one vehicle route ser ving one customer. The SA searching procedure is then developed to combine custo mer to any one of the vehicle routes existed in the system if the capacity and c ost are attractive. An important concept of this proposed heuristic is that it attempts to minimize total number of vehicle required in the system on the b asis of the fixed cost and the variable cost view points. In addition, this appr oach can be easily adapted to accommodate many additional problem complexities. 展开更多
关键词 vehicle routing problem Travelling salesman Prob lem Simulated Annealing procedure OPTIMIZATION
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山区生鲜物流卡车-无人机联合集货路径规划 被引量:2
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作者 付朝晖 李君宇 刘长石 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第14期332-342,共11页
山区道路环境恶劣,部分区域卡车无法通行,导致生鲜农产品集货效率低下,严重影响其新鲜度与质量。为此,提出卡车-无人机联合集货模式,利用无人机为卡车无法通行区域客户提供集货服务。综合考虑山区道路通行状况、无人机能耗、容量、飞行... 山区道路环境恶劣,部分区域卡车无法通行,导致生鲜农产品集货效率低下,严重影响其新鲜度与质量。为此,提出卡车-无人机联合集货模式,利用无人机为卡车无法通行区域客户提供集货服务。综合考虑山区道路通行状况、无人机能耗、容量、飞行速度、生鲜农产品新鲜度、卡车容量与速度等因素,以总集货成本最小为目标,构建卡车-无人机联合集货的路径规划模型,并根据模型特性设计混合遗传算法进行求解,采用多类型算例开展仿真实验。计算结果表明,所提方法能够在较短时间内科学规划卡车-无人机联合集货路径,提升集货时效性,有效保障生鲜农产品的新鲜度与质量,货损成本仅占总价值的0.39%;与遗传算法、蚁群算法、粒子群算法相比,混合遗传算法能够节省1.11%、3.03%、1.51%的总集货成本,展现出优越的求解能力;卡车-无人机联合集货模式能够突破山区生鲜农产品物流“最先一公里”的发展瓶颈,助力生鲜农产品上行。 展开更多
关键词 生鲜农产品物流 “最先一公里” 卡车-无人机路径规划 混合遗传算法
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基于改进遗传算法的智能实时餐厨垃圾收运路径优化
3
作者 陈理 赖有春 +4 位作者 王帅北 刘海帆 马明旭 柳珊 周宇光 《农业机械学报》 北大核心 2025年第6期119-129,共11页
针对城市餐厨垃圾收运普遍面临的亏载超载、车辆尾气排放高、路径规划主观性强、综合成本高及商家满意度低等问题,根据城市餐厨垃圾的分布和收运特点,建立了基于交通流带时间窗的动态路径优化问题模型,并利用改进遗传算法进行求解。根... 针对城市餐厨垃圾收运普遍面临的亏载超载、车辆尾气排放高、路径规划主观性强、综合成本高及商家满意度低等问题,根据城市餐厨垃圾的分布和收运特点,建立了基于交通流带时间窗的动态路径优化问题模型,并利用改进遗传算法进行求解。根据实地调研数据,设计了静动态递进的6种优化策略,并设置单位平均收运成本(U-C)、单位平均碳排放量(U-T)及单位平均油耗(U-Y)用于衡量不同优化方案的经济性、环保性和能耗水平。实验结果表明,最小收运成本+时间窗(TW)被确认为最佳静态优化策略。与不带时间窗的情景相比在多使用1辆车的情况下U-C、U-T、U-Y分别降低8.16%、12.12%、10.48%。最小收运成本+TW+时间离散为最佳动态优化策略,该情景下较最佳静态优化策略总成本降低15.23%,油耗与碳排放均降低24.97%,U-C、U-T、U-Y分别下降25.85%、39.39%和36.36%。此外,验证了模拟智能垃圾桶获取实时餐厨垃圾量,在本模型中有进一步的优化效果。最后,对实际运行及6种优化情景进行了环境影响评价,验证了应用本模型,餐厨垃圾收运系统的调度效率均有提高,能够有效缓解因垃圾量随机波动带来的收运成本高与环境负效应等问题。 展开更多
关键词 餐厨垃圾收运 动态车辆路径问题 时间离散策略 遗传算法 智能垃圾桶
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基于多旅行商问题建模的地铁乘务排班计划优化
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作者 薛锋 肖恩 +2 位作者 杨颖 王金成 罗建 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第2期261-272,共12页
针对地铁乘务排班计划问题,本文借鉴多旅行商问题的模型特点进行建模,用排班问题中的乘务片段表示旅行商问题中的城市,乘务片段的接续时间表示旅行商问题中城市间的距离,综合考虑各班次最长在班时间、连续值乘时间、间休时间和就餐时间... 针对地铁乘务排班计划问题,本文借鉴多旅行商问题的模型特点进行建模,用排班问题中的乘务片段表示旅行商问题中的城市,乘务片段的接续时间表示旅行商问题中城市间的距离,综合考虑各班次最长在班时间、连续值乘时间、间休时间和就餐时间等约束,以乘务片段接续时间最短和乘务人员工作时间方差最小为优化目标,建立非线性0-1整数规划模型。基于多旅行商问题的求解思路,设计遗传模拟退火混合算法求解模型。最后,以成都地铁5号线为例验证算法,并与多种优化算法编制方案进行对比分析。实例分析结果显示,相比于ADMM(交替方向乘子法)算法和G-SPFA(基于贪婪思想的最短路)算法,本文优化后的排班方案在乘务任务数量优化率分别为17.9%和23.1%,接续时间方面的优化率分别为15.8%和12.1%,能够有效降低企业的人力成本,提高司乘员的值乘效率,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 城市交通 多旅行商问题 遗传模拟退火算法 乘务排班计划
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融合盈亏拿取策略的改进遗传算法求解TTP
5
作者 江晓菊 谭代伦 冯世强 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第8期2408-2415,共8页
旅行小偷问题(TTP)是由旅行商问题(TSP)和背包问题(KP)复合而成的一类新型组合优化问题,其优化模型涵盖了两类问题的约束条件,也继承了两类问题的计算难度。针对TTP,提出了一种融合盈亏拿取策略的改进遗传算法。对任意旅行商回路上的物... 旅行小偷问题(TTP)是由旅行商问题(TSP)和背包问题(KP)复合而成的一类新型组合优化问题,其优化模型涵盖了两类问题的约束条件,也继承了两类问题的计算难度。针对TTP,提出了一种融合盈亏拿取策略的改进遗传算法。对任意旅行商回路上的物品列表,定义了超值物品并采取必拿策略,对剩余物品定义了亏本物品并予以剔除,对剔除后的剩余物品引入了双评分计算公式,并按混合排序策略进行综合排序,再依序选入背包,整个处理过程构成盈亏拿取策略。对于遗传算法,设计近邻域搜索和截断交换的种群初始化策略以提升初始种群的质量;采用随机遍历抽样选择算子、部分匹配的交叉算子、二次变异算子以强化优胜劣汰和维护种群的多样性;增加重插入算子以保持种群稳定。仿真实验表明,改进策略明显提升了算法性能,对算例的求解结果达到预期,改进算法具有良好的寻优能力和稳定性。 展开更多
关键词 旅行商问题 背包问题 旅行小偷问题 改进遗传算法 盈亏拿取策略
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基于多臂赌博机遗传算法的无人机与卡车协同配送
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作者 朱烨娜 刘敏 +1 位作者 赵肄江 陈萱霖 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第8期2261-2272,共12页
无人机与卡车协同配送新模式凭借其高效、环保、不受地形限制等优势,正在改变传统的物流配送方式。带无人机的旅行商问题(TSP-D)是上述配送新模式中的一种经典问题,比纯卡车物流配送更为复杂,需要从无人机和卡车间的协同交互中寻找最优... 无人机与卡车协同配送新模式凭借其高效、环保、不受地形限制等优势,正在改变传统的物流配送方式。带无人机的旅行商问题(TSP-D)是上述配送新模式中的一种经典问题,比纯卡车物流配送更为复杂,需要从无人机和卡车间的协同交互中寻找最优的配送组合,带来了新的挑战。提出了一种基于多臂赌博机的混合遗传算法来求解TSP-D。采用了自然数排列的染色体编码,并应用基于动态规划的精确划分方法对其解码,以生成无人机与卡车协同配送解方案。新设计了一种多臂赌博机局部搜索策略,将局部搜索算子池中的五种不同搜索算子视作赌博机的多个“臂”。先通过赌博机摇臂搜索后解方案适应值的提升程度来计算奖励,再根据ε-greedy强化学习方法计算各个“臂”被选中的概率,以便选择合适的搜索算子来增强算法的局部搜索能力。实验结果表明,提出的算法与其他主流的算法相比,在不同分布与不同规模的多数测试实例上均有更低的解方案成本。进一步的实验分析验证了多臂赌博机局部搜索策略比其他局部搜索策略具有更好的自适应能力,能显著提升算法的性能。最后,将提出的算法应用于长沙市一个实际的配送案例,展示了其现实应用效果。 展开更多
关键词 无人机卡车协同配送 带无人机的旅行商问题 混合遗传算法 多臂赌博机
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基于实时备降安全约束的无人机风电场巡检路径规划 被引量:2
7
作者 胡小兵 卢泽 +1 位作者 李航 周航 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第2期28-39,共12页
为提高无人机(UAV)风机巡检过程的巡检效率和安全性,合理规划无人机巡检路径,提出一种基于实时备降安全约束的无人机巡检路径规划方法。首先,基于风速风向影响下无人机的动态续航能力、航迹备降等约束条件,建立备降区安全性计算模型,评... 为提高无人机(UAV)风机巡检过程的巡检效率和安全性,合理规划无人机巡检路径,提出一种基于实时备降安全约束的无人机巡检路径规划方法。首先,基于风速风向影响下无人机的动态续航能力、航迹备降等约束条件,建立备降区安全性计算模型,评估巡检路径安全性,建立安全约束;然后,针对无人机巡检路径长度的目标函数,提出基于涟漪扩散算法(RSA)特征的最优巡检路径规划方法,依据RSA算法离散式、多智体的方法特点,在安全性约束下有效求解无人机风电场巡检的旅行商问题(TSP),规划风电场巡检路径;最后,对于不同算法进行对比试验和风电场仿真试验。结果表明:实时备降安全约束模型能够综合不同的风险因素计算出安全路线,提高巡检路径的安全性,RSA算法则能够在保证精确度的条件下快速求解安全约束下的风电场巡检TSP问题,提高巡检路径规划水平。 展开更多
关键词 实时备降 安全约束 风电场 无人机(UAV) 巡检 路径规划 涟漪扩散(RSA)算法 旅行商问题(TSP)
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基于PPO的自适应杂交遗传算法求解旅行商问题
8
作者 黄傲 李敏 +3 位作者 曾祥光 潘云伟 张加衡 彭倍 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期212-217,共6页
旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一个经典的组合优化问题,求解难度较大。传统遗传算法在求解旅行商问题时,参数调节过分依赖经验,同时种群多样性过早减少会导致局部收敛,严重影响算法性能。为此,提出一种自适应杂交遗传算... 旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一个经典的组合优化问题,求解难度较大。传统遗传算法在求解旅行商问题时,参数调节过分依赖经验,同时种群多样性过早减少会导致局部收敛,严重影响算法性能。为此,提出一种自适应杂交遗传算法(Adaptive Hybrid Genetic Algorithm,AHGA),采用深度强化学习对遗传算法的关键参数进行自适应调整。首先,构建了以遗传算法为环境的自适应参数调节模型,采用近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法来生成控制种群进化的动作策略。其次,在传统遗传算法交叉、变异的基础上增加杂交算子,以提高迭代后期种群的多样性。最后,在不同的TSPLIB公共实例中验证算法的效果和性能。结果表明,该算法明显提高了遗传算法的求解质量和收敛速度,有效避免了遗传算法的局部收敛问题,在解决旅行商问题时优于同类算法。 展开更多
关键词 旅行商问题 遗传算法 近端策略优化 杂交算子 参数自适应
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融合DRL的改进遗传算法求解众包车辆-公共交通协同配送问题
9
作者 冯睿锋 陈彦如 《计算机工程》 北大核心 2025年第10期357-368,共12页
针对农村地区配送场景,提出一种车辆路径问题的变体——众包车辆-公共交通协同配送问题(VRPOD-SL)。该问题对参与配送的公交车辆及其服务的物流客户进行选择,同时需选择参与配送的众包车辆,并对众包车辆的行驶路径等进行决策。考虑众包... 针对农村地区配送场景,提出一种车辆路径问题的变体——众包车辆-公共交通协同配送问题(VRPOD-SL)。该问题对参与配送的公交车辆及其服务的物流客户进行选择,同时需选择参与配送的众包车辆,并对众包车辆的行驶路径等进行决策。考虑众包车辆的起终点、服务范围和最大载重,以及公交车辆的载货空间限制和按固定路线行驶等特点,以最小化配送总成本为优化目标,构建VRPOD-SL的整数规划模型。由于公交车辆提供物流服务的客户选择决策,影响到众包车辆的服务客户选择,进而需要不断求解众包车辆路径问题,导致问题的计算复杂度较高,因此设计一种基于深度强化学习(DRL)的启发式算法,即融合了注意力模型的遗传算法(GA-AM)。该算法将遗传算法(GA)的全局搜索特性和注意力模型(AM)的并行决策能力相结合,能够有效减少VRPOD-SL的求解时间。同时设计局部搜索算法,进一步提高解决方案的质量。数值实验结果表明,所提出的GA-AM在求解性能方面明显优于Gurobi求解器、自适应大邻域搜索(ALNS)算法和变邻域搜索(VNS)算法。此外,研究结果也验证了众包车辆-公共交通协同配送模式的有效性。 展开更多
关键词 车辆路径问题 深度强化学习 改进遗传算法 众包车辆-公共交通协同配送 自适应大邻域搜索算法
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智能回收模式下逆向物流车辆路径问题研究
10
作者 王勇 孟亚雷 +1 位作者 罗思妤 许茂增 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第5期1872-1891,共20页
针对智能回收模式下逆向物流车辆路径问题研究在多频次回收和车辆共享调度相结合方面存在的不足,提出了智能回收模式下基于多频次回收和车辆共享的逆向物流车辆路径优化策略。首先,构建了包含运输成本、车辆租赁与维修成本、回收品处理... 针对智能回收模式下逆向物流车辆路径问题研究在多频次回收和车辆共享调度相结合方面存在的不足,提出了智能回收模式下基于多频次回收和车辆共享的逆向物流车辆路径优化策略。首先,构建了包含运输成本、车辆租赁与维修成本、回收品处理成本、违反时间窗惩罚成本和环境外部性收益的逆向物流运营成本最小化和回收车辆使用数最小化的双目标优化模型。其次,设计了一种两阶段CW-SLNSGA-Ⅱ算法对模型进行求解。该算法第一阶段将Clarke-Wright节约算法和Sweep扫描算法相结合生成初始解,第二阶段将自学习机制嵌入非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)中,使个体的交叉概率和变异概率可以根据适应度值的变化进行动态调整,并应用精英迭代策略保留了适应度值较优的个体,提高了算法的搜索性能。然后,通过与多目标蚁群算法(MOACO)、多目标鲸鱼优化算法(MOWOA)和基于分解的多目标进化算法(MOEAD)的对比分析,验证了算法的有效性。最后,通过实例对所提模型和算法进行了验证,并结合精英迭代策略和自学习机制对所提算法进行了消融实验研究,进而探讨了回收中心选择不同容量的回收车辆进行服务时车辆使用数与逆向物流运营成本的变化情况。研究结果表明,所提出的模型和算法可以有效降低逆向物流车辆调度成本和减少车辆使用数,并可实现多频次回收的车辆共享调度,进而为智能回收模式下的逆向物流网络构建和智慧城市建设提供理论支持和决策参考。 展开更多
关键词 智能回收模式 车辆路径问题 资源共享 CW-SLNSGA-Ⅱ算法 精英迭代
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求解带容量约束车辆路径问题的改进遗传算法 被引量:9
11
作者 徐伟华 邱龙龙 +1 位作者 张根瑞 魏传祥 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期785-792,共8页
为解决传统遗传算法求解带容量约束的车辆路径问题时收敛速度慢和局部搜索能力差的问题,对传统遗传算法提出一种改进策略。使用基于贪婪策略的启发式交叉算子加强算法接近最优解的能力,加快算法收敛速度,在变异操作中,引入最近邻搜索算... 为解决传统遗传算法求解带容量约束的车辆路径问题时收敛速度慢和局部搜索能力差的问题,对传统遗传算法提出一种改进策略。使用基于贪婪策略的启发式交叉算子加强算法接近最优解的能力,加快算法收敛速度,在变异操作中,引入最近邻搜索算子,缩小基因变异范围,使用单点局部插入算子提高算法的局部优化能力。采用精英选择和轮盘赌法结合的选择策略,保持种群多样性以加强算法的全局搜索能力。实例计算测试表明,与传统遗传算法相比,所提算法求解平均偏差降低了70.25%,求解时间减少了87.41%;与ALNS和AGGWOA算法相比,有更高的求解质量和更好的稳定性。 展开更多
关键词 遗传算法 车辆路径问题 贪婪策略 交叉算子 最近邻搜索 局部优化 精英选择
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海岛无人机多模式应急配送模型与算法研究 被引量:1
12
作者 胡志华 魏月荷 田曦丹 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期649-660,共12页
灾害情况下物资海岛配送是应急物流的一种特殊应用场景.无人机配送作为解决应急物流问题的一种新型配送方式受到广泛关注,并涌现出了一系列配送模式.通过考虑无人机成本、无人机飞行距离、无人机起降平台和地面配送成本,构建无人机直接... 灾害情况下物资海岛配送是应急物流的一种特殊应用场景.无人机配送作为解决应急物流问题的一种新型配送方式受到广泛关注,并涌现出了一系列配送模式.通过考虑无人机成本、无人机飞行距离、无人机起降平台和地面配送成本,构建无人机直接配送、点对点双阶段配送、回路双阶段配送和双层物流配送网络4种配送模式.针对回路双阶段配送的多指标耦合特征,提出一种迭代启发式算法进行优化.围绕普陀山海岛场景,构建20~100个需求点和2~4个无人机起降平台的算例进行数值实验,分析并验证模型正确性和算法性能.实验结果表明,4种配送模式模型具有有效性;算法一般经过2~5次迭代,能够有效减少回路双阶段配送约19.08%的无人机飞行距离,减少双层物流配送网络约28.63%的地面配送距离. 展开更多
关键词 无人机配送 应急物流 选址-路径优化 旅行商问题 迭代启发式算法
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家电送装一体/送装分离混合模式下的车辆路径问题
13
作者 代颖 王丹 +1 位作者 杨斐 马祖军 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第7期65-71,共7页
结合送装分离模式的灵活性和配送效率,研究家电送装一体和送装分离模式相结合的车辆路径问题,以寻求兼顾客户服务体验和整体送装效率的最优送装路径方案。基于混合整数线性规划方法建立了以送装总成本最小化为目标、带软时间窗的家电送... 结合送装分离模式的灵活性和配送效率,研究家电送装一体和送装分离模式相结合的车辆路径问题,以寻求兼顾客户服务体验和整体送装效率的最优送装路径方案。基于混合整数线性规划方法建立了以送装总成本最小化为目标、带软时间窗的家电送装路径优化模型,并根据模型特点针对性设计了改进的遗传算法进行求解,通过算例验证了所提模型和算法的有效性。最后,结合实例比较了上述混合送装模式相对于送装一体和送装分离模式的优化方案绩效,以期为家电送装路径优化提供辅助决策支持。 展开更多
关键词 家电送装 车辆路径问题 时间窗 遗传算法
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多机器人协调调度的贪婪双染色体遗传算法 被引量:4
14
作者 董愫铭 佘春华 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第6期15-20,共6页
为了减少多分拣机器人系统执行任务的路径长度、实现多机器人系统的协调工作,建立了多分拣机器人系统任务调度的着色旅行商模型,提出了基于贪婪双染色体编码遗传算法的协调调度策略。建立了电商仓库环境的栅格模型,使用三维坐标定义了... 为了减少多分拣机器人系统执行任务的路径长度、实现多机器人系统的协调工作,建立了多分拣机器人系统任务调度的着色旅行商模型,提出了基于贪婪双染色体编码遗传算法的协调调度策略。建立了电商仓库环境的栅格模型,使用三维坐标定义了栅格位置和状态。在传统A*算法基础上,将转弯代价引入到代价函数中,减少机器人执行任务过程中的转弯次数,实现了栅格环境下点到点的路径规划。构造了多机器人系统在执行任务过程中的路径冲突判断方法,基于等待策略和局部路径重规划策略给出路径协调方法。设计了10组不同机器人规模和任务规模的仿真实验,经验证在不同任务规模下,贪婪遗传算法获得的路径长度均短于传统遗传算法,且路径长度的差值随着任务规模的增大也越来越大;另外,在不同任务量下贪婪遗传算法规划路径的机器人等待次数和重新规划次数也小于传统遗传算法,验证了贪婪双染色体遗传算法在多机器人系统任务调度与协调中的有效性。 展开更多
关键词 多机器人系统 任务调度与协调 贪婪双染色体遗传算法 着色旅行商模型
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基于改进遗传算法的家电回收车辆路径规划方法 被引量:10
15
作者 黄新林 张隆飛 唐小伟 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期27-34,共8页
为了提高家电回收效率以及降低回收成本,提出了一种基于改进遗传算法(GA)的家电回收车辆路径优化方法。将家电回收车辆路径规划问题建模为一个变体的旅行商问题(TSP)以最小化运输成本,但该问题难以在多项式时间内进行求解。提出了一种... 为了提高家电回收效率以及降低回收成本,提出了一种基于改进遗传算法(GA)的家电回收车辆路径优化方法。将家电回收车辆路径规划问题建模为一个变体的旅行商问题(TSP)以最小化运输成本,但该问题难以在多项式时间内进行求解。提出了一种基于高斯矩阵变异(GMM)算子的改进遗传算法,利用原始站点数据信息中隐含的站点位序分布特性建立高斯概率矩阵,并采用轮盘赌选择法将高斯概率矩阵作用于个体基因突变,在保证种群基因多样性的同时,引导种群向高适应度方向进化。最后,采用上海地区的家电回收点实际数据开展实验仿真以验证所提出算法的有效性,并与其他算法进行对比。结果表明,与传统遗传算法相比,在将求解精度差保持在1%以内的情况下,所提出改进遗传算法的平均收敛速度可以提升50%~60%,算法耗时降低48%。 展开更多
关键词 家电回收 旅行商问题(TSP) 遗传算法(GA) 高斯矩阵变异(GMM)算子
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有禁飞区的时间依赖型车辆与无人机协同配送路径优化 被引量:2
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作者 范厚明 甘兰 +1 位作者 张跃光 白雪 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期321-330,共10页
本文针对有禁飞区的时间依赖型车辆与无人机协同配送路径问题,综合考虑分时段禁飞的无人机禁飞区域、车辆行驶速度连续变化、车辆及无人机能耗等因素,以车辆派遣成本、车辆能耗成本、无人机能耗成本之和最小为目标建立优化模型.根据问... 本文针对有禁飞区的时间依赖型车辆与无人机协同配送路径问题,综合考虑分时段禁飞的无人机禁飞区域、车辆行驶速度连续变化、车辆及无人机能耗等因素,以车辆派遣成本、车辆能耗成本、无人机能耗成本之和最小为目标建立优化模型.根据问题特征,设计遗传变邻域搜索算法对其进行求解.针对遗传算法易早熟、局部搜索能力较差等缺陷,将变邻域搜索算法与其结合以增强算法的局部搜索能力,引入自适应邻域搜索次数以增强对种群的搜索深度,采用精英保留策略不断改进最优解.通过多组算例验证了算法的有效性,并分析了配送模式、禁飞区数量、车辆行驶速度变化对配送方案的影响,结果表明禁飞区及车辆速度等因素在很大程度上影响物流配送成本.研究成果不仅丰富了车辆与无人机协同配送的场景,拓展了VRP问题的研究,也为物流企业制定配送方案提供了依据. 展开更多
关键词 禁飞区 时间依赖型 车辆与无人机协同配送 遗传变邻域搜索算法
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基于着色旅行商问题的旅游路线规划 被引量:1
17
作者 古婵 付燕 叶圣丽 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期155-162,共8页
研究旅游路线规划问题对推动城市旅游业的发展和提高游客体验至关重要,通常研究者将其抽象为着色旅行商问题进行探讨。然而,在求解大规模景点最优路线时,现有方法存在求解灵活性差和收敛速度慢等问题。因此,基于自动机探讨着色旅行商问... 研究旅游路线规划问题对推动城市旅游业的发展和提高游客体验至关重要,通常研究者将其抽象为着色旅行商问题进行探讨。然而,在求解大规模景点最优路线时,现有方法存在求解灵活性差和收敛速度慢等问题。因此,基于自动机探讨着色旅行商问题及其在旅游路线规划中的应用。首先,通过自动机建立景点路线图,利用分层自动机方法进行分散化讨论;其次,利用其结构性质灵活处理景点的选择并删除无效路径;最后,在简化后的模型上利用蚁群算法求解最短路线。实验选取了西安市内及周边景点作为样本数据,研究结果表明,与传统蚁群算法和模拟退火算法相比,所提算法降低了问题的复杂度,在有效范围内进行搜索,能够在20次迭代次数内收敛并求得最短路径,同时还可以根据游客个性化需求灵活规划合理的旅游路线。 展开更多
关键词 着色旅行商问题 蚁群算法 自动机 旅游路线规划
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基于动态缩减机制的多策略单亲遗传算法求解CVRP问题
18
作者 陈加俊 谭代伦 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2396-2412,共17页
针对传统遗传算法求解带容量约束的车辆路径问题(CVRP)时存在易早熟、收敛速度慢、精度低等问题,提出一种基于动态缩减机制的多策略单亲遗传算法。基于同类个体实现对寻优空间的划分,采用模拟退火准则对最低类别子空间进行淘汰或更新,... 针对传统遗传算法求解带容量约束的车辆路径问题(CVRP)时存在易早熟、收敛速度慢、精度低等问题,提出一种基于动态缩减机制的多策略单亲遗传算法。基于同类个体实现对寻优空间的划分,采用模拟退火准则对最低类别子空间进行淘汰或更新,构成寻优空间的缩减和移动机制;基于单亲遗传算法,综合设计了组内、组间、整体搜索,以及扰动与跳跃的多种遗传进化策略;为适应度函数设计了基于个体发展、种群进化、整体收敛3个罚因子的自适应罚函数分量,对不可行解作出更有效惩罚。通过对3组CVRP问题实例进行仿真实验分析,结果表明:该算法在种群质量、全局与局部寻优能力、求解精度和收敛速度等方面均得到改善和提升。 展开更多
关键词 车辆路径问题 遗传算法 动态缩减机制 自适应罚函数 多策略遗传进化
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考虑碳排放的危险品运输异构车辆路径问题研究
19
作者 马天明 黄楚原 陈先锋 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期193-199,共7页
为满足危险品运输异构车辆路径问题(HVRP)的低碳需求,对易爆危险品运输过程中的总风险、总成本和总碳排放量进行最优化处理。首先,在模型构造阶段,改进总成本与总风险的度量方式,包括建立爆炸事故场景下考虑危险品装载量的风险量化模型... 为满足危险品运输异构车辆路径问题(HVRP)的低碳需求,对易爆危险品运输过程中的总风险、总成本和总碳排放量进行最优化处理。首先,在模型构造阶段,改进总成本与总风险的度量方式,包括建立爆炸事故场景下考虑危险品装载量的风险量化模型,并设计一种用于惩罚成本计算的软时间窗函数,该函数可以优先减少装载量较大的车辆在客户处的等待时间;然后,在算法改良阶段从2方面改进非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),设计一种带有改良交叉算子的混合交叉方法来提升全局搜索效率,并通过包含2个阶段的变邻域搜索(VNS)算法来提高局部搜索能力;最后,通过算例验证模型和算法的有效性。研究结果表明:相较于原始NSGA-Ⅱ,改进的算法收敛曲线下降更快,使总成本、总风险和总碳排放量3个优化目标的平均值进一步减少3.36%、12.16%和6.96%;在车辆数目有限的车队中,承运人可以通过选择不同的车辆类型对各目标产生不同程度的影响。 展开更多
关键词 碳排放 危险品 异构车辆路径问题(HVRP) 多目标优化 非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)
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异构车队多中心交付的低碳车辆路径问题与算法
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作者 梁永宏 葛显龙 +2 位作者 王博 程梦丹 张洛彬 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期60-68,共9页
针对前置仓配送模式面临的“一地多仓、末端交叉、高成本、高排放”难题,提出异构车队多中心横向协同配送模型。通过引入考虑速度、时间、距离、载重和发动机等因素的异构车队综合碳排放函数,将碳排放成本、司机成本和派车成本通过线性... 针对前置仓配送模式面临的“一地多仓、末端交叉、高成本、高排放”难题,提出异构车队多中心横向协同配送模型。通过引入考虑速度、时间、距离、载重和发动机等因素的异构车队综合碳排放函数,将碳排放成本、司机成本和派车成本通过线性加权方式转换为目标函数;设计含特殊头部结构和染色体编码机制的改进遗传算法,引入交叉算子和动态权重调整机制以实现解空间的高效搜索。研究结果表明:相比传统前置仓横向转移补货调度,异构车队多中心横向协同补货调度在总成本方面减少39.1%,CO_(2)排放量减少12.5%,车辆使用数节约27.2%;随着协同客户占总客户的比例增加,总成本进一步减少;相较碳排放成本、派车成本,司机成本在总成本中占较大比例,需引起物流企业重视。 展开更多
关键词 交通工程 低碳车辆路径问题 多中心配送 异构车队 综合模态排放模型 改进遗传算法
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