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[期刊] 运筹与管理  [作者] 汪恭书  张新邦  邢航  李贵栋  
研究了广泛存在于物流作业中一类新型的装箱问题,主要特征体现在箱子使用费用是关于装载率的凹函数。为求解问题,提出了一种基于分组编码策略的改进差分进化算法,以避免常规实数和整数编码方法存在放大搜索空间的不足。针对分组编码策略,定制化设计了以促进优秀基因传播为导向的新型变异和交叉操作,另外还嵌入了以物品置换为邻域的自适应局部搜索操作以增强局部搜索能力。对以往文献给出算例在不同凹费用函数下进行测试,实验结果显示所提出的算法明显优于BFD启发式算法,并且较遗传算法也有显著性改进。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 汪恭书  张新邦  邢航  李贵栋  
研究了广泛存在于物流作业中一类新型的装箱问题,主要特征体现在箱子使用费用是关于装载率的凹函数。为求解问题,提出了一种基于分组编码策略的改进差分进化算法,以避免常规实数和整数编码方法存在放大搜索空间的不足。针对分组编码策略,定制化设计了以促进优秀基因传播为导向的新型变异和交叉操作,另外还嵌入了以物品置换为邻域的自适应局部搜索操作以增强局部搜索能力。对以往文献给出算例在不同凹费用函数下进行测试,实验结果显示所提出的算法明显优于BFD启发式算法,并且较遗传算法也有显著性改进。
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 杨亦  
基于自适应差分进化算法和简易罚函数法,提出一种用于求解难约束优化问题的改进自适应差分进化算法。针对Bump问题的仿真实验表明,新算法不仅求解精度超过大部分的约束求解算法,而且收敛速度快于基于差分进化的算法。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)  [作者] 黄健  
通过改变初始种群的产生过程,并对目标个体的变异、交叉操作过程进行改进,包括变异修复、变异个体取舍、中间个体处理、控制参数(试验时间)调整,给出了改进差分进化算法.通过试验详细分析了各个控制参数对算法寻优性能的影响.
[期刊] 物流技术  [作者] 张海军  闫琼  张国辉  刘元朋  
为求解多目标第Ⅱ类装配线平衡问题(MOALBP-Ⅱ),提出了一种改进的离散性差分进化算法—DDEA。采用生产节拍和工位载荷波动构建一个自适应的多目标优化函数;开发了适度贪心算法分配作业元素,约束贪婪幅度;采用了基于优先权的编码方法使得个体解码后总满足装配线约束关系;并提出一种新型的双变异策略和交叉算子。最后,采用标准问题集测试分析,结果显示该算法在求解大规模MOALBP-Ⅱ的质量最优。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 饶卫振  李美燕  寻楠  王炳成  于灏  侯艳辉  
在城市物流配送中,租用车型的选择与车辆平均装载率具有密切的关系。然而,在带能力约束的车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP)中,假设配送车辆装载量为事先已知。在实际物流配送中,很多配送车辆为租用,因此需要确定租用的车型大小。本文基于CVRP问题,假设配送车辆载量Q为变量,以车辆平均装载率为优化目标构建了数学模型.通过数学推导证明了,派送车辆的平均装载率ρ的理论区间为(50%,100%]。分析得出结论:当顾客需求数据中需求数据大于且接近0. 5倍载量Q的越多,车辆平均装载率越低。为了验证分析结论的正确性,分别设计一个求解CVRP问题的多阶段算法和具有大需求量的CVRP问题算例.通过求解算例表明:本文理论分析的正确性,其中四阶段算法的求解结果与当前已知最优解平均偏差仅为0. 92%,达到优秀算法水平。
[期刊] 工业工程与管理  [作者] 蔡其琛  陈峰  
研究带装载组合约束的出厂物流装箱问题的精确算法和启发式算法,问题的优化目标是最大化装载商品车数量的同时最小化使用承运车数量,其中装载组合约束是指每辆承运车所能装载商品车的类型和数量是给定的。数值实验和案例分析表明,设计的分支定界算法都能够有效提高求解效率并应用于实际情况。
[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 孟显  王艳君  安艳丽  白杰  
含风电场的电力系统无功优化是一种具有多状态、多约束条件的非线性规划问题。针对其存在易陷入局部最优的缺点,提出了改进的差分进化算法。在基本差分进化算法中,融入递增二次函数交叉算子以增加算法的收敛速度。当算法陷入早熟后,对最优个体和随机选取的个体采用随机扰动的变异策略,帮助其跳出局部极值。仿真算例表明:改进的算法能有效地寻找到全局最优解,明显提高收敛速度,具有良好的自适应特性。
[期刊] 工业工程与管理  [作者] 郑斯斯  王爱虎  
集装箱翻箱问题(CRP)可描述为在集装箱堆场现有堆垛状态和提箱序列确定情况下,以最少的翻箱数量提取出堆场箱区内所有集装箱;CRP是一个NP-hard问题。为此构建双层目标规划模型,提出嵌套翻箱规则的路径规划算法(POA),以期减少解空间大小,从而在更短的CPU运行时间内得到CRP的最优解。数值实验结果表明,POA在翻箱数量及运行时间上均优于多数算法,有效提高集装箱码头堆场作业效率,更适用于求解集装箱码头翻箱作业优化问题。
[期刊] 工业工程与管理  [作者] 郑斯斯  王爱虎  
集装箱翻箱问题(CRP)可描述为在集装箱堆场现有堆垛状态和提箱序列确定情况下,以最少的翻箱数量提取出堆场箱区内所有集装箱;CRP是一个NP-hard问题。为此构建双层目标规划模型,提出嵌套翻箱规则的路径规划算法(POA),以期减少解空间大小,从而在更短的CPU运行时间内得到CRP的最优解。数值实验结果表明,POA在翻箱数量及运行时间上均优于多数算法,有效提高集装箱码头堆场作业效率,更适用于求解集装箱码头翻箱作业优化问题。
[期刊] 工业工程  [作者] 侯玲娟  周泓  
针对差分进化算法求解组合优化问题存在的局限性,引入计算机语言中的2种按位运算符,对差分进化算法的变异算子进行重新设计,用来求解不确定需求和旅行时间下同时取货和送货的随机车辆路径问题(SVRPSPD)。通过对车辆路径问题的benchmark问题和SVRPSPD问题进行路径优化,并同差分进化算法和遗传算法的计算结果进行比较,验证了离散差分进化算法的性能。结果表明,离散差分进化算法在解决复杂的SVRPSPD问题时,具有较好的优化性能,不仅能得到更好的优化结果,而且具有更快的收敛速度。
[期刊] 林业科学  [作者] 林达坤  黄世国  张飞萍  梁光红  吴松青  胡霞  王荣  
【目的】应用计算机图像处理技术提取昆虫图像特征,提出一种新的特征选择技术筛选昆虫识别相关的特征,以准确、快速地识别出鳞翅目昆虫种类。【方法】基于开源的利兹蝴蝶数据集和拍摄的以森林鳞翅目昆虫为主的数据集,采用改进的纹理特征提取算法(DRLBP)提取鳞翅目昆虫图像纹理特征,应用汉明距离计算的粒子间距离度量种群多样性,提出进化过程中自动调整多样性的方法,给出二进制自适应差分进化算法(BADE)。利用BADE算法筛选合适的较小维数的纹理特征子集,并用基于概率协同表示的分类器(PROCRC)进行图像分类。【结果】PROCRC分类器在所有数据集上均展现出良好分类效果,平均识别率分别为81.73%和88.18%。经特征选择后的昆虫的分类精度显著提升,最高提升率达13.49%。BADE的性能高于其他特征选择算法,且经BADE算法特征选择后纹理数据集的维数和分类所需时间均显著下降,其降维率接近50%,时间减少率最高达50%。【结论】BADE算法可有效进行特征选择,提高识别精度,节约模型的识别时间,利用群体智能优化算法对鳞翅目昆虫图像进行特征选择的方法具有可行性,DRLBP和BADE算法相结合的鳞翅目昆虫识别方法在农林昆虫的快速、准确识别中具有广阔应用前景。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 元野  李一军  
现实物流活动中大量存在的食品、药品和危险品等货物的分组包装问题属于带冲突关系的装箱问题(BPPC),其优化目标是在满足货物间冲突限制的前提下完成装箱操作,并最小化使用货箱的数量。本文从实际需求出发,基于货物之间的冲突关系、装箱顺序和货箱容量等约束建立相应的数学规划模型;随后设计了求解BPPC问题的启发式算法,算法通过迭代求解最大团结构实现货物间冲突关系的消去,根据当前货物最大团采用改进降序首次适应算法(FFD)完成货物装箱操作,并通过"洗牌"策略对已有装箱方案进行局部优化;最后,针对Iori算例数据,将以上算法与基于图着色的启发式算法进行比较分析,结果表明,本文算法是求解BPPC问题更为有效的...
[期刊] 工业工程与管理  [作者] 侯东亮  邹律龙  
集装箱堆垛问题普遍存在于港口码头堆场作业管理中,是在集装箱数目已知的前提下,要求满足交货期限制、重量限制以及垛位高度限制等约束条件,目标是实现占用垛位数最少。通过问题分析,将其归结为一类带顺序约束的装箱问题,并建立了约束满足优化模型,设计了嵌入经典装箱启发式原则的约束满足求解算法。为了验证模型和算法的可行性和有效性,根据某集装箱码头堆场的实际生产情况构造测试算例,实验结果表明,该算法对于实现垛位数最小化、求解复杂约束下的大规模堆场问题较现有的装箱启发式有一定程度的改善。
[期刊] 工业工程与管理  [作者] 裴小兵  郜时伟  
集装箱装载问题以假设货物为规则实体进行研究,方便了相关求解算法的改进,但是忽略货物本身空腔的存在,已经开始阻碍集装箱装载率的进一步提高。对于现有文献很少研究的货物空腔背景下的集装箱装载问题,设计一种基于遗传算法的空间优化模型。模型通过空间预处理,将货物按照一定规则嵌套填充,使不可用或小型货物空腔叠加成较大的可用空间;定义一种四叉树空间结构来表达空间的分解;提出并运用四空间分割法来设计装载策略;引入自适应遗传算法,进行模型寻优。最后案例分析表明,该模型可以大大减弱空腔对整体装载率的降低作用,在实际应用时具有一定的参考价值。
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