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[期刊] 统计与决策  [作者] 秦敏花  刘三阳  李丽英  
自然界中的蚂蚁能够在没有任何提示下找出从蚁穴到食物源的最短距离,这是因为蚂蚁在其走过的路径上分泌信息素。受到这种启发,意大利学者M.Dorigo于20世纪90年代提出了蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 郭崇慧  谷超  江贺  
本文研究了求解旅行商问题的粒子群算法。针对标准粒子群算法在求解旅行商问题过程中容易出现早熟和停滞现象的缺点,提出了一种改进的粒子群算法。首先,在初始种群的选取过程中,利用改进的贪婪策略直接获得具有较高性能的初始种群以提高算法的搜索效率。其次,通过引入次优吸引子,使粒子在搜索过程中可以更加充分地利用群体的信息来提高自身的性能,有效抑制收敛过程中的停滞现象,提高算法的搜索能力。最后为了验证所提出的方法的有效性和可行性,对TSPLIB标准库中的多个实例进行了测试,并给出了数值结果。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 段渊  向毅  陈刚  
本文提出了一种新的求解旅行商问题(TSP)的离散人工蜂群算法(DABC)。以基本人工蜂群算法为框架,采用路径编码的方式,综合运用离散交叉算子,逆转算子,免疫算子和单/多步2-oPT算子以帮助雇佣蜂,观察蜂和侦察蜂产生新食物源。选择TSPLIB中典型的TSP实例进行仿真实验,运用多项性能指标对DABC算法进行评估。实验结果表明本文算法是解决TSP问题的一种非常有效的新方法。
[期刊] 预测  [作者] 王庆  刘学鹏  
为了求解旅行商问题,本文借用"水无常形,水往低处流,水流千里归大海"的自然规律,提出新型元启发式求解算法:流水算法。新算法主要包括流水局部搜索、水漫溢出、流水凿洞、蒸发-下雨4个算子,同时具有禁忌搜索和正反馈机制特点,兼顾全局搜索和局部搜索能力。最后,本文应用MATLAB平台对算例进行仿真,并与其他经典的元启发式算法进行比较,结果表明流水算法是求解旅行商问题的有效方法,具有较好的收敛性。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 郭崇慧  覃华勤  
本文研究了选址问题中无容量限制的p-中值问题,在Rolland等人提出的有效禁忌搜索算法基础上,提出了一种以目标函数变化量作为评价函数的改进禁忌搜索算法,并进行了理论分析,然后将其与有效禁忌搜索算法作了性能比较。通过比较三个公共测试数据集的计算结果,验证了本文提出的禁忌搜索算法的可行性和有效性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 牛燕影  王增富  王雷震  
文章介绍了一种计算旅行商问题的新算法—"堵子回路法",该方法是解决TSP问题的一种精确算法,它比TSP的经典算法—分枝定界法,减少了将近一半的计算量,是解决TSP问题的一个新突破。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 王超  金淳  韩庆平  
本文针对求解旅行商问题的标准粒子群算法所存在的早熟和低效的问题,提出一种基于Greedy Heuristic的初始解与粒子群相结合的混合粒子群算法(SKHPSO)。该算法通过本文给出的类Kruskal算法作为Greedy Heuristic的具体实现手段,产生一个较优的初始可行解,作为粒子群中的一员,然后再用改进的混合粒子群算法进行启发式搜索。SKHPSO的局部搜索借鉴了Lin-Kernighan邻域搜索,而全局搜索结合了遗传算法中的交叉及置换操作。应用该算法对TSPLIB中的典型算例进行了算法测试分析,结果表明:SKHPSO可明显提高求解的质量和效率。
[期刊] 物流技术  [作者] 乐国友  
在简要介绍旅行商问题的基本概念和研究现状后,对节约算法的基本模型和求解步骤做出说明,然后以利客隆超市配送线路优化为例,选取利客隆配送中心和10个主要门店的数据信息,并结合实际,运用节约算法求出利客隆超市配送线路的近优解,根据计算结果制定利客隆超市的配送线路优化方案。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 吴腾宇  徐寅峰  
由于自然灾害的频繁发生,灾后的应急物资车辆调度受到了社会的广泛重视,而应急车辆尽快地将应急物资送到受灾点显得尤为重要。针对应急车辆装载物资能力有限和应急车辆不必返回出发点的情形,提出了带有配额的在线Nomadic旅行商问题。分析了该问题在正半轴和一般网络上的下界,针对受灾点仅在正半轴上的情形设计了WTaiB算法,针对受灾点在一般网络上设计了WSB算法,并进一步分析了两个算法的竞争性能。
[期刊] 管理评论  [作者] 王庆  黄慧霞  刘敏  
蚁群算法是一种适合知识员工任务指派及调度优化求解的优秀算法。以知识员工任务指派及调度为研究范畴,明确了研究假定,构建了问题的数学模型。设计了一种改进的蚁群算法来进行知识员工任务指派及调度优化求解:提出了解的复合路径构析图思路,设计了减少蚂蚁数量,以及自适应地改变蚂蚁路径选择行为的信息启发式参数和期望启发式参数的迭代策略。此外,在算法迭代中,采用了精英解保留策略,使各代精英解都保留下来。在设计仿真程序时,采用了一种直观的双染色体编码技术,在生成任务序列的同时产生相对应的知识员工序列。通过对算例进行多次仿真实验和比较,结果表明:改进后的蚁群算法是求解知识员工任务指派及调度优化的有效解法,该算法收敛...
[期刊] 物流技术  [作者] 邓旭东  姚璐  
在分析医药物流小批量和动态变化等特点的基础上,构建了医药物品配送路径优化的数学模型,通过引进插点操作、动态改变挥发系数和选择算子等改进措施,设计了一个改进的蚁群算法,使该算法具有更好的全局寻优能力和收敛速度。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 周书敬  李彦苍  崔邯龙  
基本蚁群算法存在着计算复杂、易陷入局部最优等缺陷,本文提出了一种基于信息熵的改进蚁群算法,采用由信息熵控制的路径选择及随机扰动策略实现了算法的自适应调节,克服了基本蚁群算法的不足。本文将蚁群算法改进后引入房地产开发项目投资组合优化中,以各项目间的均值熵代替TSP中的各城市距离,计算实例表明,该方法具有较好的收敛性、稳定性和鲁棒性,其不失为求解组合优化问题的一种较好的方法。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 张梦颖  秦进  梁樑  
针对快递配送过程中客户需求具有不确定性的特征,提出一种新的路径优化问题——包含随机客户的选择性旅行商问题,在该问题中客户每天是否具有配送需求存在一定概率,并且对客户进行配送可获取一定利润。同时考虑以上两种因素,建立该问题的数学模型,目标为在满足行驶距离限制的条件下,找出一条经过部分客户的预优化路径,使得该路径的期望利润最大。其可用于模拟构建最后一公里快递配送的路径问题,提供更具有经济效益的配送路径。随后提出包含精细化局部搜索策略的改进遗传算法,算法根据问题特点构建初始可行解。最后通过多个计算比对结果表明,该算法具有较高的计算效率。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 陆永亮   吴庆华   李建斌   左平聪  
着色旅行商问题(Colored Traveling Salesman Problem, CTSP)来源于一类多机器人加工实践应用,在现实生活中有着广泛的应用场景。在CTSP中,每个旅行商各自分配一种特定的颜色,每个城市节点携带一个或者多个旅行商的颜色值,这些城市节点只能被带有相同颜色的旅行商访问。针对CTSP这个NP难问题,本文提出了一种高效的自适应大邻域搜索算法来求解CTSP。该算法包括四个重要的组成部分:一个随机贪心的初始解构造方法、四个专门的破坏操作和修复操作、一个高效的局部搜索程序和一个自适应破坏和修复操作选择机制。在文献中三组标准算例集上的实验结果表明,本文提出的自适应大邻域搜索算法能够高效地求解CTSP问题。
[期刊] 工业工程与管理  [作者] 刘志勇  吕文阁  谢庆华  何明玉  杨杰  刘雄辉  
将蚁群算法信息素更新规则进行改进,规定只有产生至今最优解的蚂蚁才能释放信息素,且只更新全局信息素,减少了传统蚁群算法的时间复杂度,提高了问题的求解效率。分析了柔性作业车间调度的特点,选取三个性能指标作为求解目标,设定其求解优先级,并建立相应的调度模型。将改进蚁群算法应用于柔性作业车间调度算例的求解,与其它算法比较,平均解有很大提高,表明了该算法求解柔性作业车间调度问题的有效性。
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