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[期刊] 物流技术  [作者] 陈志新  陈方玉  胡贵彦  祝亚亭  
提出了基于混合粒子群算法(PSO)的配送车辆复杂路径优化方法,描述了混合PSO的原理和流程,并将其运用到物流配送路径优化问题中。实验结果显示,该方法能得到满意的路径优化结果。
[期刊] 物流技术  [作者] 丁涛  向升斌  李表奎  王帆  
分析了生鲜电商发展的现状及前景,对于生鲜电商"冷链快物流+智能终端自提"的新型模式,提出将改进后的粒子群算法应用到生鲜电商终端配送的车辆路径优化问题中,构建中心仓库-智能终端的两级配送模型,并以开展生鲜电商服务的武汉J公司作为算例,证明了算法解决问题的优越性,为更好地开展生鲜电商物流服务提供一些借鉴。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 陈国福  陈小山  张瑞  
本文研究考虑交易成本的投资组合模型,分别以风险价值(VAR)和夏普比率(SR)作为投资组合的风险评价指标和效益评价指标。为有效求解此模型,本文在引力搜索和粒子群算法的基础上提出了一种混合优化算法(IN-GSA-PSO),将粒子群算法的群体最佳位置和个体最佳位置与引力搜索算法的加速度算子有机结合,使混合优化算法充分发挥单一算法的开采能力和探索能力。通过对算法相关参数的合理设置,算法能够达到全局搜索和局部搜索的平衡,快速收敛到模型的最优解。本文选取上证50股2014年下半年126个交易日的数据,运用Matlab软件进行仿真实验,实验结果显示,考虑交易成本的投资组合模型可使投资者得到更高的收益率。研究同时表明,基于PSO和GSA的混合算法在求解投资组合模型时比单一算法具有更好的性能,能够得到满意的优化结果。
[期刊] 物流技术  [作者] 吴婷  余胜威  
针对给定的设施点和客户点信息,建立了完整的LAP-VRP数学模型,LAP用于选址模型研究,VRP用于车辆路径优化分析。采用量子粒子群算法对LAP进行求解,将选址结果应用到VRP模型中,并通过蚁群算法对带时间窗和不带时间窗的VRP问题进行了求解。仿真结果表明,基于量子粒子群算法和蚁群算法的LAP-VRP模型求解具有较强的全局寻优能力,能够在较短时间内找到最优解,是解决物流配送路径优化的有效算法。
[期刊] 工业工程  [作者] 寇明顺  叶春明  陈子皓  
为了提高粒子群算法求解车辆路径问题时收敛速度和全局搜索能力,将蜜蜂繁殖进化机制与粒子群算法相结合,应用到CVRP问题的求解。该算法中,最优的个体作为蜂王与通过选择机制选择的雄蜂以随机概率进行交叉,增强了最优个体信息的应用能力;同时,随机产生一部分雄蜂种群,并将其与蜂王交叉增加了算法的多样性。实例分析表明该算法具有较好的全局搜索能力,验证了该算法的可行性。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 马艳芳  闫芳  康凯  李宗敏  
研究了不确定同时取送货车辆路径问题(VRPSPD),考虑运行环境的不确定性,顾客时间窗口要求和对顾客同时进行取货和送货服务的情况,以运作成本最低和顾客满意度最高为决策目标,构建不确定VRPSPD数学模型。模型中,引入模糊随机理论来描述决策环境中的双重不确定性,假定顾客需求量(送货量)和取货量是模糊随机变量。随后,提出基于模糊随机算子的改进粒子群算法对模型进行求解。为了适应模型特点和提高算法效率,设计合理的编码和解码过程,制定多个适应度函数方案处理多目标问题,并应用更加科学的更新策略。最后在应用案例中,通过参数测试获取合理的算法参数取值,采用计算结果分析和求解算法测评验证模型和算法的有效性。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 李朦  解建仓  杨柳  汪妮  朱记伟  
【目的】对区域水资源的合理优化配置进行研究,为区域经济的发展、水资源的合理开发利用和节水型社会的建立提供参考。【方法】建立以经济、社会、生态环境效益为目标函数,各目标加权和为最优解的水资源优化配置模型,采用蚁群-粒子群混合算法对模型进行求解,并对渭北工业区进行水资源优化配置的实例分析,通过原供水量与优化配置水量的比较验证所建立模型的合理性。【结果】经计算,75%保证率下渭北工业区水资源的配置结果为:2015年地表水、地下水、外调水、中水供水量分别为1 747.30,13 244.84,12 905.95和1 060.23万m3;2020年各水源供水量分别为2 019.19,12 214.42,...
[期刊] 工业工程  [作者] 彭建良  李仁健  李修琳  
泊位分配是提高港口运营效率的关键。针对群岛泊位分配问题,以船舶总在港时间为优化目标,构建了群岛泊位分配问题模型,并提出了一种混合粒子群算法进行求解。该算法在更新粒子状态时加入模拟退火和免疫调节操作,增强了算法的全局搜索能力。实验结果表明,混合粒子群算法在求解群岛泊位分配问题时,具有较好的优化性能,验证了算法的有效性和可行性。
[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] 运筹与管理  [作者] 苏欣欣  王红卫  秦虎  王恺  
为解决带时间窗和多配送人员的车辆路径问题,本文采用混合启发式算法对其进行求解。该算法主要由整数规划重组、局部搜索算法和模拟退火算法三部分组成。在算法中,整数规划重组有效提高了解的质量,局部搜索算法和模拟退火算法保证了算法搜索的深入性和广泛性。通过与CPLEX和禁忌搜索算法进行对比,证实了混合启发式算法实用价值更高,求解效果更好。
[期刊] 统计与决策  [作者] 朱沙  陈臣  
如何有效求解基数约束投资组合优化问题,已成为金融学界近年来一直研究的热点。文章介绍了一种融合极值优化理论的混合粒子群优化算法(简称eo-PSO),利用极值优化方法(EO)以增强混合算法对搜索空间的挖掘能力,引入混沌变异算子提高粒子群(PSO)的探索能力。通过和其他一些智能计算方法对Markow-itz基数约束投资组合优化目标函数的测试,以及应用风险范围理论的比较分析,结果显示混合粒子群算法具有良好的计算性能,其优化解也更具有效性。
[期刊] 科技管理研究  [作者] 丰景春  赵文静  丰慧  王龙宝  
为完善项目群工期-费用优化模型和提高模型求解的精确性及有效性,研究并构建基于混合粒子群算法的集时间、资源和费用的工期压缩模型。首先,根据承包商一致性将工程项目群分成若干个子网络,通过对基于子网络的项目群工期压缩机理分析,剖析资源约束下工期压缩对业主支付费用的影响。其次,以业主支付费用最低为目标,构建单一资源约束下工程项目群工期压缩模型,并进行模型求解的算法设计。最后,结合南水北调江苏段东线一期工程,对其工期进行压缩,通过模型的应用和求解,得到业主支付费用最低的项目群资源调配方案和工期调整方案。研究结果显示:将资源要素考虑在内的工期-费用优化模型更加全面、详细分析工期压缩给项目群、承包商和业主带来的影响,以及人工智能算法在该目标规划模型求解中的有效应用,为项目群工期压缩问题解决提供思路和方法参考。
[期刊] 工业工程与管理  [作者] 刘琦铀  施灿涛  李铁克  
针对以最小化完工时间为目标的工艺规划与调度集成(Integration of Process Planning and Scheduling,IPPS)优化问题,提出一种将粒子群算法与遗传算法、贪婪算法相结合的混合粒子群(Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO)算法,首先在工艺规划阶段,通过遗传算法有效地解决了多工艺路线生成问题;然后,针对多工艺路线的车间调度问题特点,构造了此问题的粒子群求解算法,最后用示例仿真验证了该算法有效可行。
[期刊] 工业工程与管理  [作者] 徐兰  方志耕  刘思峰  
首先提出了质量结构的概念,以质量结构模型表征复杂产品的质量特征,并基于产品的质量结构建立复杂产品系统参数设计模型,调用改进的粒子群优化算法求解,从而完成了复杂质量结构产品参数设计过程,为复杂质量结构产品的参数设计提供了一种新的思路。最后以气动换向装置的参数设计为例说明了所提方法的应用过程,验证了其可行性和有效性,得到设计参数的最优组合为换向活塞直径25.4851mm、气缸内气压3.2MPa及换向行程51.8mm。
[期刊] 物流技术  [作者] 王世宏  雍岐东  夏正义  李耀  
针对战时情况下多机种综合保障基地作战飞机分散式加油车辆调度优化的实际问题,基于设备设施能力的约束,以最小化加油车最大完工时间为目标函数,建立了符合实际情况的数学模型。在问题求解方面,将量子行为引入基本PSO算法,构建出一种性能更好的QDPSO算法。实验表明,该算法能弥补基本PSO算法易陷入局部最优和早熟收敛的不足,在全局和局部解空间搜索效率和质量上表现更优,能够很好地解决所研究的问题。
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