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空间自适应-免疫优化框架下的红松籽物流集散中心选址
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作者 颜德雯 孙术发 +2 位作者 李兴东 张伊淼 杨旭 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第9期110-121,共12页
【目的】红松籽是中国东北林区高价值林产品的典型代表,对区域农村经济和生态安全具有双重意义。然而,不完善的物流基础设施和高昂的运输成本严重制约了其产业潜力。现有物流网络研究普遍忽视了林区特殊空间与环境特征,亟需面向林产品... 【目的】红松籽是中国东北林区高价值林产品的典型代表,对区域农村经济和生态安全具有双重意义。然而,不完善的物流基础设施和高昂的运输成本严重制约了其产业潜力。现有物流网络研究普遍忽视了林区特殊空间与环境特征,亟需面向林产品复杂性的专属决策工具。为此,本研究基于空间自适应构建3阶段选址框架,旨在为红松籽物流系统提供兼顾生态约束与经济效率的落地方案。【方法】研究以伊春市红松主产区为样本,令模型随空间特征自我调整:先用GISBWM-WLC集成13项空间因子生成适宜图;再经布尔运算剔除禁建区,得到备选点。随后按红松几何中心布设供应点,并以凉水自然保护区产量推算各点供应量。最后将备选点、供应点、道路与需求一并输入MATLAB的IOA模块,求解选址问题,并输出GIS可视化方案。【结果】框架从180个备选点中筛出32个集散中心,形成“高适宜-沿路-入林”的空间格局:32个中心全部落在高适宜区,满足成本与容量约束;70%以上沿道路线分布,缩短了平均运输距离;3个中心深入红松籽主产区,降低了红松籽损耗与成本。模型兼顾了交通、基建与产区覆盖,验证其精准性与经济性。【结论】本研究提出的“加权线性组合—红松产量预测—智能算法优化”选址模型较传统方法更科学合理,既充分考虑红松空间分布与产量,又兼顾交通、基建与服务多重目标。该模型在红松籽物流集散中心选址中具备有效性与可行性,可为红松籽产业可持续发展提供有力的物流支撑。同时,该框架对同类特色林产品物流系统建设具有普适性参考意义。 展开更多
关键词 空间自适应框架 选址 红松籽 最佳-最差法(BWM) 加权线性组合(WLC) 免疫优化算法(ioa) 地理信息系统(GIS)
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约束动态免疫算法及对背包问题性能测试研究 被引量:4
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作者 钱淑渠 武慧虹 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第5期155-158,168,共5页
借鉴人工免疫系统的记忆、动态识别等功能,提出一种约束动态免疫算法(CDIOA),并用于高维约束动态背包问题的求解。通过随机约束选择策略选择可行及非可行抗体,非可行抗体参与群体的进化;利用抗体修正策略确保进化群中有一定比例可行抗体... 借鉴人工免疫系统的记忆、动态识别等功能,提出一种约束动态免疫算法(CDIOA),并用于高维约束动态背包问题的求解。通过随机约束选择策略选择可行及非可行抗体,非可行抗体参与群体的进化;利用抗体修正策略确保进化群中有一定比例可行抗体,提高算法搜索功能;设计环境识别模块判断环境变化与否,建立环境记忆池保存较优秀记忆细胞,记忆细胞参与相似(相同)环境初始群的产生,加速算法在相似环境搜索速度。建立三种不同环境的动态背包问题作为标准测试实例,将CDIOA与已有的四种动态优化算法进行测试比较,结果表明:CDIOA对各测试问题在不同环境表现出较好的收敛性能,在相似环境能快速跟踪最优值。 展开更多
关键词 动态环境 约束优化 动态背包问题 免疫算法 环境识别
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改进的免疫优化算法对动态约束多目标问题的应用 被引量:1
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作者 武慧虹 钱淑渠 高忠生 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第4期293-296,319,共5页
基于进化理论的动态多目标优化算法极易陷入局部最优,跟踪动态Pareto有效面的速度及效果较差。基于免疫系统机理提出一种改进的免疫优化算法(DMIOA)用于动态约束多目标问题求解。算法通过抗体浓度及其支配度设计抗体与抗原亲和力,随机... 基于进化理论的动态多目标优化算法极易陷入局部最优,跟踪动态Pareto有效面的速度及效果较差。基于免疫系统机理提出一种改进的免疫优化算法(DMIOA)用于动态约束多目标问题求解。算法通过抗体浓度及其支配度设计抗体与抗原亲和力,随机约束选择算子提高算法约束处理能力,环境识别算子自适应判断环境变化,根据识别结果以不同的方式产生新环境的初始抗体群。数值实验中,将DMIOA应用于两种动态标准测试问题及飞机减速器参数动态设计问题的求解,结果表明:DMIOA能快速跟踪动态Pareto有效面,且在各环境所获面分布均匀,具有较好的实际问题求解能力。 展开更多
关键词 动态环境 多目标优化 免疫算法 动态Pareto有效面
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基于细菌趋药性优化的QoS组播路由算法
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作者 黄勇 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第11期269-271,共3页
引进细菌趋药性算法(BCO),用于QoS组播路由问题。BCO是一种新型的对细菌觅食行为进行模拟的优化算法。对不同节点的网络结构图进行仿真,表明在同等条件下,BCO收敛时间低于流行的和谐搜索(HS),人工免疫遗传算法(AIGA)等算法。节点规模越... 引进细菌趋药性算法(BCO),用于QoS组播路由问题。BCO是一种新型的对细菌觅食行为进行模拟的优化算法。对不同节点的网络结构图进行仿真,表明在同等条件下,BCO收敛时间低于流行的和谐搜索(HS),人工免疫遗传算法(AIGA)等算法。节点规模越大,优势越明显。当节点规模高达60时,BCO消耗时间仅有HS的35%,AIGA的42.5%。 展开更多
关键词 QOS组播路由 细菌趋药性优化 和谐搜索 人工免疫遗传算法
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