基于改进智能水滴算法的混合时间窗电商物流路径优化研究

结合电商物流特点,探讨混合时间窗车辆路径问题,设计混合时间窗惩罚函数和模糊预约时间函数,建立基于混合时间窗约束的多目标车辆路径模型。设计改进智能水滴算法对模型进行求解,改进节点概率选择方式来保护优秀水滴,设置路径泥土量最大和最小限制以防止算法提前进入收敛。最后,运用实际案例模拟计算,与传统智能水滴算法计算结果对比分析。结果表明,改进智能水滴算法求解混合时间窗下多目标电商物流路径优化问题,能够以很高的概率获得更优的全局最优解,是求解这类问题有效算法。     

混合时间窗下多目标电商物流路径优化研究

结合电商物流特点,探讨混合时间窗车辆路径问题,设计了混合时间窗惩罚函数和模糊预约时间函数,建立了基于混合时间窗约束的多目标车辆路径模型。设计了改进智能水滴算法对模型进行求解,改进节点概率选择方式来保护优秀水滴,设置路径泥土量最大和最小限制以防止算法提前进入收敛。最后,运用实际案例模拟计算,与传统智能水滴算法计算结果对比分析。结果表明,改进智能水滴算法求解混合时间窗下多目标电商物流路径优化问题,能够以很高的概率获得更优的全局最优解,是求解这类问题有效算法。     

基于粒子群算法的物流配送路径优化问题研究

本论文在建立物流配送路径优化问题的数学模型基础上,构造了求解该问题的粒子群优化算法。并通过实验数据进行计算,结果表明可以有效地求得问题的最优解,是解决路径问题的一个好方法。     

演化算法在电子商务中的应用

演化算法广泛的应用在电子商务中的某些领域,如供应链,密钥,物流,投资等问题的处理上,使这些问题优化处理,得到最优解,获得了很好的效果。     

基于遗传算法的物流配送路径优化算法

物流配送路径优化问题是一个NP(非确定多项式)问题,使用传统优化方法很难得到最优解或满意解。为了很好地解决这个NP问题,本文建立了一个配送中心、多个顾客的物流配送数学模型,用自己改进的遗传算法加以分析求解并进行了实例验证,而且在物品的配送种类上取得了突破,不在只是针对单一品种,对物流企业实现科学快捷的配送调度和路径优化有实际意义。     

基于eM-Plant的路径优化问题仿真研究

本文借助eM-plant软件对基本路径优化问题(TSP问题)进行了建模仿真,并结合爬山法对其进行优化处理。仿真结果表明,爬山算法可以经过多次迭代求出最优解,解决TSP问题。     

基于NSGAII的应急物流多目标LRP研究

针对应急物流系统中选址-路径问题(LRP),建立了一个以最小化系统总耗时、总成本及最大化配送路线道路安全性的多目标优化模型,据此对应急物资供应点选择、配送中心选址及配送车辆路径安排进行决策。构造了带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGAII)以求解多目标LRP模型,根据模型的特征,对算法的染色体编码、初始种群生成、交叉和变异方法进行了改进,并与变权多目标遗传算法进行对比研究。算例结果表明,改进的NSGAII可以更好地解决应急物流多目标LRP,求解出的帕累托最优解质量较高,算法具有较好的收敛性和运算效率。     

基于自适应蚁群算法的最短路径搜索方法研究

最短路径问题是指在一个赋权图的两个节点之间找出一条边权和最小的路径,是图论中的一个经典问题,该问题和TSP等经典的组合优化问题具有很大的相似性,也属于组合优化问题.蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路.本文应用蚁群算法求解最短路径问题,对选择策略、信息素挥发系数进行白适应地调整,避免算法出现早熟和停滞现象,并能较快地收敛到全局最优解.实验结果表明,该方法能有效解决最短路径搜索问题.     

基于蚁群和粒子群优化的混合算法求解TSP问题

提出了一种基于蚁群和柱子群优化的混合算法用来求解TSP问题。利用柱子群优化对基本蚁群算法中启发式因子α及β进行改造和随机搜索,从而得到两个参数的最佳组合值,实现TSP问题的求解。模拟实验结果得到了最优路径的解,达到了预期的效果,具有很好的推广应用价值。     

一种改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用

在基本蚁群算法的路径规划中,存在容易陷入局部最优解和搜索时间长等缺点,针对这些问题,提出了一种改进蚁群算法。初始时刻为了使蚂蚁扩大搜索范围,避免陷入局部最优,引入了分段函数,采用状态转移概率和分段的组合优化方法平衡各路径信息,而在搜索一定区域后,为了加快收敛速度引入导引函数。并针对边界障碍提出了回退策略。仿真结果表明,在栅格地图模型中,该算法能迅速地避开障碍,找到最优路径。     

带约束的微分进化算法及应用

针对经典的微分进化算法难以求解约束优化,特别是大规模复杂约束优化,并且对于多峰值优化无法一次求出多个全局最优解等问题,本文提出了一种改进的微分进化算法。该算法采用一种简单有效的函数对其约束进行处理,并利用全局-局部微分进化算法进行演化。大量测试函数的实验结果表明,这种改进的算法能有效地解决约束优化问题得到全局最优解,并且对于多峰问题能一次得到其多个全局最优解,而且比传统演化算法具有更高的精度和收敛速度。     

改进的蚁群算法在物流配送路径问题中的应用

物流配送路径优化是近年来物流领域的重点研究问题.本文针对传统Dijkstra算法在处理结点数较多的应用时存在计算时间和存储空间较大的问题,提出了一种基于改进的蚁群算法的物流配送路径优化算法,构建了物流配送的优化模型,阐述了改进的蚁群算法在物流配送路径优化中的实现.实验结果表明,本算法在物流配送路径优化中是行之有效的.     

考虑节点物流能力的卷烟配送中心选址问题研究

卷烟配送中心在物流体系中起重要作用,对其合理的进行选址是烟草企业经济运行的前提。通常,配送中心选址是复杂的非线性混合整数规划模型,传统优化方法存在求解困难。针对这一问题,本文引入混合蛙跳算法对该模型进行求解,在获得最优解的基础上再考虑节点物流能力进行评估,算例分析结果表明,本文所采用的混合蛙跳算法具有寻优能力强,收敛速度快的特点,而本文采用的基于改进DEA的节点物流能力优化能够准确评价卷烟配送中心的物流能力。     

基于栅格图法的移动物流机器人全局路径规划方法

针对传统方法无法有效解决物流机器人一次访问若干点的全局路径规划问题。为此,提出一种基于栅格图法的移动物流机器人全局路径规划方法。通过栅格图法构造容易被移动物流机器人理解的仓储环境。在不考虑点和点间准确路径的情况下,按照移动物流机器人初始点是否处于出口,把全局路径规划问题划分成典型的TSP问题和TS-TSP问题,针对典型的TSP问题,将全局路径点看作种群个体,针对TS-TSP问题,将中间节点看作种群个体,以此构建移动物流机器人全局路径规划数学模型,并通过势场蚁群法对其进行求解,获取全局路径点的最优访问顺序,在此基础上,通过A*法计算准确的移动物流机器人全局路径规划结果。实验结果表明,采用所提方法收敛速度快,可快速得到全局最优解,且全局路径规划结果所需时间少,实用性强。     

基于软时间窗约束多机器人最优路径规划

通过定义一些基本运算操作符的运算规则而对粒子群算法进行了改进,构造了多机器人路径规划问题的编码方式。同时,提出了两阶段法对多机器人路径规划进行优化求解:在第一阶段,即采用普通优化方法,对多机器人路径以及任务点分配进行整体优化求解;在第二阶段,依据第一阶段优化出的最优解,分别对各个机器人的路径进行再次优化。通过仿真实验验证:与普通优化方法相比,该方法具有更好的寻优能力。     

基于改进的蚁群算法求解物流订单派送问题

物流定单派送问题是现代物流配送服务的关键环节之一,需要设计一个快速有效的求解算法。为此,构建了物流定单派送路径优化问题的数学模型,设计了一个改进的蚁群算法来求解该问题。仿真试验结果表明,该算法具有较好的全局寻优能力,收敛速度快,是解决物流定单派送问题的有效算法。     

一种基于灾变算子的物流运输线路优化算法

针对物流网络路径中正向逆向的密度过大,这种突变密度容易造成路径的冲突,降低了物流网络调度模型的效率.提出一种灾变算子的逆向物流路径优化算法.通过建立物流逆向和正向的配送网络关系数学模型,利用路径灾变算子反馈约束加权算法进行网络配送优化计算,从而充分考虑正向和逆向路径负荷的情况,提高物流网络调度效率.实验证明,该方法提高物流配送网络调度效率,取得了令人满意的效果.     

基于遗传算法的TSP问题优化方法

针对传统遗传算法在巡回商旅问题优化计算中存在的弊端——收敛速度慢,迭代次数多。在传统遗传算法基础上,设计出一种加入人工选择和定向突变的优化改进算法。该优化算法通过人工方法保存具有有利变异个体和淘汰具有不利变异个体,有利变异个体进行杂交和变异,从而提高遗传算法的收敛速度,减少遗传算法的迭代次数。同时针对遗传算法易陷入局部最优解的情况,在优化算法中引入自适应参数算法,针对遗传算法的不同阶段,实现杂交概率和变异概率的自适应调节,防止算法陷入局部最优解。最后,采用国际标准的TSP测试集(TSPLIB)对优化算法的优良性进行验证,实验表明,对比其他算法,该优化算法在TSP最优解的质量上提高10%左右。     

基于遗传算法的有时间窗车辆路径问题研究

本文在建立有时间窗车辆路径问题数学模型的基础上,构造了求解该问题的启发式算法--遗传算法,并进行了实例计算.模拟结果表明,利用遗传算法进行求解有时间窗车辆路径问题,可以方便有效地求得问题近似最优解.     

模拟退火算法及实例应用

模拟退火算法是一种将固体退火原理应用于组合优化问题,避免局部最优的局限,对全局最优解进行随机搜索的现代智能优化算法。该算法可以应用于各种组合优化问题以及经济、图像处理等等多个科学领域,计算复杂度与时间复杂度相对较低,运行效果较好。本文介绍了模拟退火算法的数学原理及其应用流程,并基于实例对该算法重要的应用价值进行了探讨。