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改进变邻域搜索算法求解动态车辆路径问题 总被引:2,自引:0,他引:2
针对动态车辆路径问题DVRP(Dynamic Vehicle Routing Problem)的优化问题,提出一种改进算法。该算法在分析路径寻优问题的局部特性的基础上,利用变邻域搜索算法VNS(Variable Neighbourhood Search)对路径空间进行"局部探索",结合变异机制对路径空间进行"全局开采",最后根据近邻优先原则将动态路径片段安插到适宜的路径中。实验结果验证了算法的有效性。 相似文献
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提出了一种基于自适应惯性权重的多目标粒子群优化算法AWMOPSO,采用新的适应值分配机制,在搜索过程中根据粒子的适应值对粒子进行分类,动态调整粒子的惯性权重以控制粒子的开发和探索能力。用外部精英集保存非支配解,并通过拥挤距离维持解的多样性。引入精英迁移和局部扰动策略,提高收敛的速度和精度。典型的测试函数的计算结果表明了算法能够快速逼近Pareto最优前沿,是求解多目标优化问题的有效方法。 相似文献
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应用免疫原理设计免疫算子对交叉结果进行修复,将免疫算子作为“有导向的变异算子”取代经典演化算法中的“盲目的变异算子”,有目的地利用待求解问题的知识抑制优化过程中的退化现象,并应用于旅行商问题。实验结果表明了算法的有效性。 相似文献
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一种基于自适应模糊支配的高维多目标粒子群算法 总被引:1,自引:0,他引:1
高维多目标优化问题由于具有巨大的目标空间使得一些经典的多目标优化算法面临挑战.提出一种基于自适应模糊支配的高维多目标粒子群算法MAPSOAF,该算法定义了一种自适应的模糊支配关系,通过对模糊支配的阈值自适应变化若干步长,在加强个体间支配能力的同时实现对种群选择压力的精细化控制,以改善算法的收敛性;其次,通过从外部档案集中选取扰动粒子,并在粒子速度更新公式中新增一扰动项以克服粒子群早熟收敛并改善个体分布的均匀性;另外,算法利用简化的Harmonic归一化距离评估个体的密度,在改善种群分布性的同时降低算法的计算代价.该算法与另外五种高性能的多目标进化算法在标准测试函数集DTLZ{1,2,4,5}上进行对比实验,结果表明该算法在收敛性和多样性方面总体上具有较显著的性能优势. 相似文献