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[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] 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] 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] 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] 统计与决策  [作者] 汪勇  丁凡  吴志华  
车辆路径优化是物流组织,交通调度的关键环节,是一个典型的有约束的组合优化问题。单独使用标准遗传算法及其改进算法解决VRP问题时也存在局部收敛的不足,因此通过引入协同进化算法,达到克服一般遗传算法容易早熟的毛病,从而在搜索空间发掘最优解。
[期刊] 预测  [作者] 杨进  马良  
本文给出了带软时间窗的车辆路径问题的一种新的算法,蜂群算法。通过计算若干benchm ark问题,并将结果与硬时间窗的目前最好解及蚁群算法的相应解作比较与分析,验证了算法的有效性。蜂群算法是刚刚起步的智能优化算法,目前国内外关于蜂群算法的文献较少,研究范围较窄,故本文不仅是拓宽蜂群算法应用范围的有效尝试,同时也给本身求解方法不多的软时间窗车辆路径问题提供了一种新解决方法。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 罗利  张晶晶  
合理的车辆配置与调度是租车公司运营管理考虑的主要问题之一,也是提高租车公司的租车率和收益的有效途径。针对目前我国租车公司普遍缺乏历史数据、预定提前期短、租期短、门店间距离短等主要运营特点,本文将租车公司运营中频繁而复杂的短期车辆配置问题作为研究对象,提出单日的车辆配置方法,构建随机期望模型,并采用合理的方法分解模型,选择粒子群算法对子模型进行求解,并用数值算例验证了该方法的可行性与效果。该方法能够帮助租车公司管理者做出正确的决策,在提升顾客满意度的同时,提高租车率和租车公司的收益。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 李壮阔  张亮  
随着局中人人数的增加,利用传统的"占优"方法和"估值"方法进行合作博弈求解无论从逻辑上还是计算上都变得非常困难。针对此问题,将合作博弈的求解看作是局中人遵照有效性和个体理性提出分配方案,并按照一定规则不断迭代调整直至所有方案趋向一致的过程。依据该思路,对合作博弈粒子群算法模型进行构建,确定适应度函数,设置速度公式中的参数。通过算例分析,利用粒子群算法收敛快、精度高、容易实现的特点,可以迅速得到合作博弈的唯一分配值,这为求解合作博弈提供了新的方法和工具。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 陈久梅  邱晗光  
为满足B2C电子商务中高效率、低成本配送需求,建立了两级定位-路径问题的三下标车流模型,提出了一种求解该问题的变邻域粒子群算法。该算法引入路径重连思想,将粒子群算法中粒子动态更新设计为当前解的邻域搜索、当前解与个体历史最优解之间的路径重连、当前解与种群历史最优解之间的路径重连;在此基础上,提出变邻域搜索策略,动态改变邻域结构以拓展搜索空间。实验结果表明,该算法能有效求解两级定位-路径问题。
[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。
[期刊] 科技管理研究  [作者] 王涛  倪静  
针对多目标车辆路径问题,研究车载量、配送里程、混合时间窗等限制约束条件下,以最小配送费用和最少配送车辆数为目标建立多目标数学模型。在分析智能水滴算法求解类似离散问题时存在的局限性基础上,运用多种方式对其进行改进,引入遗传算法选择、交叉及重组算子提高其性能,构建出两种改进智能水滴遗传混合算法,并运用Solomon标准对测试算例和实际算例进行验证。比较结果显示,改进后的混合算法能够有效解决离散问题,在持续寻优能力上较传统智能水滴算法和遗传算法更优,并且竞争选择改进智能水滴遗传混合算法求解算例效果最优。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 张晓楠  范厚明  
为提高带时间窗车辆路径问题的求解精度和求解效率,设计了一种混合Memetic算法。采用基于时间窗升序排列的混合插入法构造初始种群,提高解质量的同时兼顾多样性,扩大搜索空间;任意选择组成父代种群,以维持搜索空间;运用简化的变邻域搜索进行局部开发,引入邻域半径减少策略提高开发效率,约束放松机制开放局部空间;以弧为对象,增加种群向当前最优解和全局最优解的后学习过程。实验结果表明,所提出的算法具有较好的寻优精度和稳定性,能搜索到更好的路径长度结果,更新了现有研究在最短路径长度的目标函数上的下限。
[期刊] 工业工程  [作者] 闫军  常乐  王璐璐  赵彤  
为了整合物流配送过程的退货与送货服务,依据实际情况建立带时间窗的同时取送货车辆路径规划模型,设计一种基于K-means聚类处理的Q-Leaning自启发式蚁群算法解决此类问题。根据配送服务的特性,在基本的K-means算法上作相应的改进,同时提高蚁群算法的局部搜索能力,完成两算法的合理衔接。选用相关文献数据和标准算例进行实验,验证所提算法具有较好的性能,可以解决所描述的此类问题。
[期刊] 西南农业学报  [作者] 徐学忠  胡靖锋  杨红丽  和江明  
应用白菜自交不亲和系材料CCR12049和CCR12081连续3年在寻甸育种基地进行蜜蜂授粉试验,研究蜜蜂授粉对白菜自交不亲和系育种产量和质量的影响。结果表明,200 m2育种大棚配置1箱四脾蜂最适宜,种子产量为4.89 kg。蜜蜂授粉满荚率比自然授粉、人工授粉、无蜂授粉分别提高18.16%,24.63%和84.66%,蜜蜂授粉区每荚结粒数是自然授粉、人工授粉、无蜂授粉区的1.35、1.24和4.22倍。千粒重蜜蜂授粉区是无蜂授粉区的1.36倍。蜜蜂授粉区的发芽率比无蜂授粉区提高3.36%。通过蜜蜂授粉能使种子产量提高1.8~12.2倍。利用蜜蜂为白菜自交不亲和系授粉是提高种子产量、质量的一项...
[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。
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