新型遗传模拟退火算法求解物流配送路径问题

文中提出了将遗传算法和模拟退火算法结合,并加入了记忆装置.根据这种想法设计了一种有记忆功能的遗传模拟退火算法,并进行了试验计算.结果表明用这种有记忆功能的遗传模拟退火算法求解物流配送路径优化问题,可以在一定程度上解决一些问题,从而得到较高质量的解.     

粮食物流车辆路径问题的混合粒子群算法

研究粮食物流运输车辆路径问题.针对粮食物流过程批量大、点多、面广等特点,引入模拟退火思想,将粒子群优化算法与模拟退火算法结合,提出一种求解粮食物流车辆路径问题的混合粒子群算法.仿真结果表明,该算法可以快速地求得带时间窗的粮食物流车辆路径问题的优化解,进而降低粮食物流配送成本.     

基于混合算法的带时间窗的车辆路径问题求解

建立了有时间窗车辆路径问题的数学模型，针对遗传算法在局部搜索能力方面的不足，提出将模拟退火算法与遗传算法相结合，从而构造了有时间窗车辆路径问题的混合遗传算法，并进行了实验计算。结果表明，用混合遗传算法求解该优化问题，可以在一定程度上克服遗传算法在局部搜索能力方面的不足和模拟退火算法在全局搜索能力方面的不足，从而得到了质量较高的解。     

用改进的模拟退火算法实现对单伺服机分层水平旋转货架存取路…

针对一类组合优化问题，提出并设计了改进的模拟退火算法，首次将其应用于解决自动化仓库中分层水平旋转货架存取货物路径的优化问题。计算机仿真结果表明：改进的模拟退火算法可以在较短时间内计算出十分接近全局最优解的次优解，在解决复杂性高、规模大、变量离散、目标函数不可微的优化问题中，改进的模拟退火算法具有巨大的优越性。     

两阶段式的物流配送路径优化方法

根据组合优化理论,充分利用遗传算法、蚁群算法的优化点,提出了一种两阶段式的物流配送路径优化方法(GA-ACO)。利用遗传算法迅速找到物流配送路径优化问题的初始解,初始解生成蚁群算法的初始信息素分布,通过蚁群算法找到物流配送路径的最优方案。采用实例对GA-ACO的性能进行测试,测试结果表明,GA-ACO可以获得较好的物流配送路径优化方案,是一种高效率、鲁棒性好的物流配送路径优化问题求解方法。     

基于多线程模拟退火算法在配送路线选择中的应用

合理的配送路线可以提高物流配送的效率。针对标准模拟退火算法串行优化单个解,优化过程较长、效率较低的弱点,提出一种基于多线程模拟退火的并行机制。该机制通过将单个解的串行优化转化为多个串行解同时进行的并行的进行搜索、优化,来提高算法的整体优化效率。利用该算法求解配送路线的选择问题能够显著提高优化效率,计算结果表明该算法是有效的。     

基于自适应免疫遗传算法的VRP问题的研究

物流配送车辆路径优化问题是近年来物流领域中的研究热点,该问题属于NP难题,当问题规模较大,很难得到问题的最优解和满意解。应用遗传算法是被认为求解NP难题的有效手段之一,文中在求解物流配送车辆路径优化问题时,在传统遗传算法的基础上,加入自适应算子,并引入了免疫算法的思想,实验结果表明该算法具有更好的全局和局部搜索能力和收敛速度,可有效地解决物流配送车辆路径优化问题。     

基于自适应免疫遗传算法的VRP问题的研究

物流配送车辆路径优化问题是近年来物流领域中的研究热点,该问题属于NP难题,当问题规模较大,很难得到问题的最优解和满意解。应用遗传算法是被认为求解NP难题的有效手段之一,文中在求解物流配送车辆路径优化问题时,在传统遗传算法的基础上,加入自适应算子,并引入了免疫算法的思想,实验结果表明该算法具有更好的全局和局部搜索能力和收敛速度,可有效地解决物流配送车辆路径优化问题。     

仓储系统拣货路径规划问题的研究

本文针对仓储系统的拣货路径规划问题展开研究。以拣货路径长度和拣货时间为评价指标,分别采用蚁群算法、遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法进行对比研究。把仓库内拣货路径规划问题转化为转换为N=M+1的TSP问题。经MATLAB仿真研究,获得最短路径和适应度进化曲线。经实验测试发现了当拣货数量较多即N值偏大时,蚁群算法得到的路径距离相对于遗传算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法更加优化,同时蚁群算法得到最优解的迭代次数更少,拣货时间更短。     

混合算法在车辆路径优化问题中的应用

研究车辆路径优化问题,物流配送不仅要求配送及时,而且要求运输成本低,且路径最优。车辆路径优化是解决物流配送效率的关键,传统优化方法寻优效率低,耗时长,难以得到车辆路径最优解,导致物流配送成本过高。为了提高车辆路径寻优效率,降低物流配送成本,提出一种混合算法的车辆路径优化方法。首先建立车辆路径优化数学模型,然后用遗传算法快速找到问题可行解,再将可行解转换成蚁群算法的初始信息素,最后采用蚁群算法从可行解中找到最优车辆路径。仿真结果表明,混合方法提高车辆路径寻优效率,有效地降低物流配送成本。     

基于混合遗传模拟退火算法求解TSP问题

TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题,遗传算法是求解此类问题的一种方法,但它存在如何较快地找到全局最优解,并防止“早熟”收敛的问题。针对上述问题并结合TSP问题的特点,提出将遗传算法与模拟退火算法相结合形成遗传模拟退火算法。为了解决群体的多样性和收敛速度的矛盾,采用了部分近邻法来生成初始种群,生成的初始种群优于随机产生初始种群。仿真实验结果证明,该算法相对于基本遗传算法的收敛速度、搜索质量和最优解输出概率方面有了明显的提高。     

网格环境下资源负载均衡和优化调度研究

为了有效解决网格环境下资源的负载均衡问题,结合克隆算法,模拟退火算法和遗传算法的优点,提出了一种基于遗传模拟退火克隆算法的任务调度优化方法。仿真实验结果表明,该算法全局寻优能力强,能有效地实现资源的负载均衡,同时克服了遗传算法容易陷入局部最优的缺点,可以成功地应用于网格任务调度中。     

混沌扰动模拟退火蚁群算法低碳物流路径优化

低碳物流是目前物流配送领域的热点研究课题,也是群体智能优化算法的重要应用方向。针对物流配送中碳排放的度量方法,以VRP问题为基本模型,以碳排放成本为目标函数,建立了低碳物流配送路径优化模型。为了避免基本蚁群算法出现停滞及早熟现象,提出了带混沌扰动的模拟退火蚁群算法来求解低碳物流配送路径优化模型。该算法将混沌系统及模拟退火机制引入基本蚁群算法,避免了算法陷入局部最优,增强了全局搜索能力,提高了求解效率。通过实验仿真及对比分析可知,带混沌扰动的模拟退火蚁群算法的求解结果明显优于基本蚁群算法,表明了该算法的有效性和合理性。     

一种物流配送车辆路径智能优化算法研究

针对遗传算法局部搜索能力不足,运行效率较低的缺点,论文提出将最速下降法与遗传算法相结合构成混合遗传算法.通过对物流配送车辆路径的特点分析,建立了物流配送车辆路径优化问题数学模型,利用改进的混合遗传算法对模型进行求解.仿真实验结果表明,混合遗传算法求解物流配送路径优化问题,可以较好地克服遗传算法局部搜索能力方面的不足和最速下降法在全局搜索能力方面的不足,得到质量较高的解.     

一种改进的遗传模拟退火算法在TSP中的实现

从避免算法进入局部极小值、提高解空间的搜索能力的角度出发,提出应用遗传模拟退火算法解决TSP问题,该算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点,并有效地克服了各自的弱点,使其在提高全局最优的速度方面具有明显的优越性.最后给出仿真试验,并证实了该算法优于遗传算法和模拟退火算法.     

基于改进遗传模拟退火算法的WSN路径优化

针对无线传感器网络路径优化问题,提出了一种改进的最优保存的遗传模拟退火算法。利用LEACH算法构建初始路由表,使用GASA的高效率搜索,将路由计算和遗传演化计算同时进行,并直至寻找到近似最优路径为止。将最优保存遗传算法和模拟退火算法相结合,引入自适应的概率变化,有效地解决了这两种算法的早熟现象和时间问题。仿真实验表明,该算法有效地解决了无线传感器路径优化问题,具有定位准确、节能和搜索能力较强等优点。     

求解矩形件优化排样的自适应模拟退火遗传算法

矩形件优化排样是一个NPC问题,在工业界有着广泛的应用.针对该问题,提出一种自适应模拟退火遗传算法.采用一种基于环形交叉算子和环形变异算子的自适应遗传算法来自动调整交叉和变异概率;同时引入模拟退火算法对个体适应度大于平均适应度的个体进行退火处理.自适应模拟退火遗传算法充分发挥了自适应遗传算法与模拟退火算法各自的全局搜索能力与局部搜索能力.对比实验表明,该算法结合改进的最左最下布局算法解决矩形件优化排样问题更加有效.     

求解装卸混合车辆路径问题的模拟退火遗传算法

提出一种改进的模拟退火遗传算法来求解装卸混合车辆路径问题;通过使用模拟退火变异策略来增强遗传算法的局部搜索能力,从而改善遗传算法的早熟问题,使算法有能力避免陷入局部极值而快速收敛于全局最优解;仿真实验结果表明了所提算法求解装卸混合车辆路径问题的有效性与适用性。     

基于混合遗传算法的作业车间调度问题的研究与仿真

作业车间调度问题(JSP)是一类典型的NP-hard问题,遗传算法(GA)由于其隐合并行性和全局解空间搜索两大优点而成为解决JSP问题的常用工具.但是,由于JSP问题本身的特点,普通遗传算法难以在解此类问题时得到满意解,最突出的问题就是过早收敛于某一局部最优解,使算法效率降低.在此基础上,将遗传算法和模拟退火算法相结合,提出了一种基于遗传和模拟退火的混合算法,该算法将模拟退火算法赋予搜索过程时变性融入其中,具有明显的概率跳跃性,并选取了典型问题进行分析和仿真研究.仿真结果表明,与传统的遗传算法相比该方法是行之有效的.     

多约束选址—路径问题的改进混合遗传算法研究

选址—路径问题(LRP)同时解决设施选址和车辆路径问题,使物流系统总成本达到最小,在集成化物流配送网络规划中具有重要意义。针对带仓库容量约束和路径容量约束的选址—路径(CLRP)问题,提出了一种结合模拟退火算法的混合遗传算法进行整体求解。改进混合遗传算法分别对初始种群生成方式、遗传操作和重组策略进行改进,并实现了模拟退火的良好局部搜索能力与遗传算法的全局搜索能力的有效结合。运用一组Barreto Benchmark算例进行数值实验测试其性能,并将求解结果与国外文献中的启发式算法进行比较,验证了改进混合算法的有效性和可行性。