记忆指导模拟退火算法的研究

提出了改进模拟退火算法的记忆指导模拟退火算法。该算法能够利用已知信息对搜索过程进行指导，提高算法的搜索效率，该法对回火退火算法的计算量减少５０％。     

引入启发式函数蚁群算法的VRP研究

车辆路径问题是一个NP难题,蚁群算法是求解诸如车辆路径安排问题等组合优化问题的有效工具。分析了蚁群算法在VRP中的应用,提出启发式函数对传统的蚁群算法的改进,对传统蚁群算法进行优化。通过实验对该方法进行检验,实验结果显示,本文提出的算法性能优于传统的蚁群算法。     

利用模拟退火算法求解VRPTW问题的研究

带时间窗车辆调度问题(Vehicle Routing Problem with Time Window,VRPTW)是具有时间区间(即时间窗)约束的车辆调度问题,它比传统的车辆调度问题更加接近实际中的运输要求。本文从分析模拟退火算法的求解思想入手,建立一个利用模拟退火算法求解VRPTW问题的数学模型,并结合南宁铁路局南宁机务段多个检修基地物料配送的实际,求解出配送车辆最优派车方案,为企业节支创效提供技术支持。     

基于记忆模拟退火和A*算法的农业机器人 遍历路径规划

【目的】解决农业机器人大田作业时遍历路径规划的问题。【方法】提出一种记忆模拟退火与A*算法相结合的遍历算法。首先通过记忆模拟退火算法搜索出任务最优目标点行走顺序,然后使用A*算法进行跨区域衔接路径规划。【结果】仿真试验结果表明,该算法规划的遍历路径曼哈顿距离比传统模拟退火算法减少了9.4%,遍历路径覆盖率能达到100%,重复率控制为4.2%。【结论】记忆模拟退火通过为传统模拟退火算法增加记忆器,增强了跳出局部最优陷阱的能力,提高了算法所得解的质量。该研究结果可为农业机器人遍历路径规划提供理论基础。     

使用贪心模拟退火算法求解WTA问题

目的针对当前常用智能算法在求解武器-目标分配问题时存在的不足,将贪心算法思想融入模拟退火算法中,构建贪心模拟退火算法。方法贪心模拟退火算法的思想是基于模拟退火算法容易陷入局部最优解这一缺陷,将贪心思想融入模拟退火算法中,在每次模拟退火算法产生新解后对其进行局部贪心搜索,寻找到更优解,进而提高求解质量。结果分别使用相同的数据,采用遗传算法、神经网络算法以及贪心模拟退火算法对5个案例进行求解,均得到了最优解。结论贪心模拟退火算法的求解结果远远优于其他2种算法,证明了方法的有效性。     

基于人工鱼群算法车辆路径问题的研究

本文应用人工鱼群算法来解决车辆路径问题,由于该问题具有离散型变量的特殊性,因此对基本人工鱼群算法提出改进,在改进算法的基础上对车辆路径问题进行建模和分析,然后编程实现。通过对仿真实验结果的分析,表明了改进算法对求解该类型问题的优越性。     

基于改进群搜索优化算法的车辆路径问题研究

针对标准群搜索优化(GSO)算法存在的早熟、后期迭代效率低和容易陷入局部极优点等问题,提出了一种改进的群搜索优化算法用于车辆路径问题的研究。该算法先是通过交叉因子的引入来曾加粒子的多样性并增强群成员的优良性,从而减小后期搜索中算法易陷入局部极优点的概率;然后借助于模拟退火算法的优势来有效的提高算法收敛性能。实验表明,基于交叉因子和模拟退火的群搜索优化(CMGSO)算法相比于标准群搜索优化(GSO)和粒子群优化(PSO)算法来说,具有较快的收敛性能和较好的全局寻优能力,因此该算法适用于物流车辆路径寻优问题的研究和解决。     

基于自适应升温模拟退火算法的农业机器人全区域覆盖策略

目的 提出一种复杂农田环境下农业机器人全区域覆盖策略,以便合理规划农业机器人的工作遍历路径。方法 根据农田实际生产环境定义农业机器人复杂工作环境模型,并在此基础上建立一级分区与二级分区的概念。引入遗传算法变异操作的思想,建立基于贪婪机制的模拟退火算法优质可行解生成方法;建立解集多样性的概念,设计基于自适应升温的模拟退火算法改进方法,以此求解分区间的最佳遍历顺序问题。通过A*算法与八邻域搜索法相结合进行农业机器人跨区域衔接路径规划,依此,实现机器人覆盖全区域。结果 仿真结果表明,改进的模拟退火算法所规划的路径长度分别比传统遗传算法和模拟退火算法减少了14.7%和10.1%,收敛时的迭代次数分别减少9.8%和59.1%;农业机器人全区域覆盖仿真试验中遍历路径重复率为14.86%。高地隙喷药机器人现场遍历试验中,路径重复率为15.83%。结论 研究结果可为农业机器人在复杂农田环境中全遍历覆盖提供研究思路。     

基于免疫克隆算法的物流配送车辆路径优化研究

物流配送车辆路径优化问题是近年来物流领域中的研究热点，该问题属于NP难题，较难得到最优解和满意解．在物流配送车辆路径优化问题数学模型的基础上，构造了一种免疫克隆算法来求解该问题，并在算法中引入了克隆选择、克隆删除、受体编辑、体细胞高频变异、抗体循环补充等思想．仿真计算结果表明，免疫克隆算法能快速收敛于全局最优解，克服了遗传算法中易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点，可有效地解决物流配送车辆路径优化问题．     

基于有机磷农药残留检测的遗传模拟退火算法研究

基于乙酰胆碱酯酶检测卡与有机磷农药的显色反应,搭建了一套快速获取反应后图像的机器视觉系统,完成了图像的去噪、边缘提取等处理过程,准确提取出检测卡的RGB数值。基于RGB彩色模型,实现了遗传模拟退火算法建立农药残留检测卡R、B颜色特征与农残浓度之间的非线性映射关系。实验证明遗传模拟退火算法对农药残留检测的标定均方根误差小,确定系数高,拟合优势大。     

需求可拆分的车辆路径问题的分段求解

将需求可拆分的车辆路径问题分成两阶段求解,针对单车场、单车型、无时间窗要求、纯装货或纯卸货情况,分别设计了先分组后路径及先路径后分组算法求解．通过实验表明,在成本上,先分组后路径求得的解好于先路径后分组求得的解,且比现有蚁群算法和禁忌搜索算法求得的成本更低,但先路径后分组的方法可以避免一个点的需求被拆分成两次以上满足,求解速度也更快．     

模拟退火算法在带约束的送货路线优化设计中的应用

汉语理解处理过程中,句子中的单字和邻接的字词经常需要动态组合在一起并作为一个整体的语义单位来理解。单字动态组合是以往现代汉语词汇研究较少注意到的一个语言现象。文章介绍了单字动态组合的标注工作,并以联合式、偏正式两种单字动态组合为例,对单字动态组合的内部构成进行了分析,最后说明了单字动态组合研究的应用价值。     

大规模物流配送车辆调度问题研究

研究大规模物流配送车辆调度问题,提出其整数规划数学模型,把大规模配送车辆调度问题(VRP)转化为配送区域划分问题和单车线路优化问题2个子问题,用改进的基地启发式分区算法(ILBH)解决配送区域划分问题,运用混合遗传算法(GA NS)解决分区域后区域内的配送车辆的单车线路优化问题.此改进的2阶段算法有效地解决了大规模配送条件下,在可行时间内得到近似解或满意解的问题,该方法已在某物流企业中成功应用并取得了显著的经济效益,其成果在城市配送系统中具有普遍的适用性和应用推广前景.     

混洗蛙跳算法在农产品物流配送车辆路径上的应用

针对当前农产品物流配送车辆路径问题中无法满足客户时间需求的问题,对混洗蛙跳算法进行改进,与带时间窗的车辆路径问题相结合进行分析研究,可以有效解决全局收敛和局部收敛问题。结果表明,G-SFLA算法是求解农产品物流配送车辆路径问题的较优方案。     

资源公平分配的模拟退火法研究

对决策优化的经典问题即席位公平分配问题进行了研究，提出应用模拟退火法对该模型进行求解。两个资源公平分配决策实例研究表明，模拟退火法求解该问题能达到满意效果，且计算方法简单、易行。     

细菌群体趋药性算法在农产品配送车辆调度中的应用

描述了农产品配送车辆调度中存在的问题,建立了带有时间窗口约束的多目标农产品配送车辆调度模型,提出基于细菌群体趋药性算法的求解方法,仿真结果表明,基于细菌体趋药性算法的结果优于遗传算法,为农产品配送车辆调度问题的解决提供了新思路。     

求解双向物流配送路径问题的改进遗传算法

具有同时取货和送货需求的双向物流配送路径(VRPPD)问题是经典车辆路径问题的一个重要扩展形式.本文设计一种改进的遗传算法,在交叉过程中保留了不可行染色体,而在变异阶段再对染色体进行可行性调整.这种算法既增加了染色体的多样性,加速了寻优过程,又解决了染色体在交叉变异后可能产生不可行染色体的问题,从而改善了运行结果.仿真试验结果表明:该算法可在较短时间内得到具有竞争力的解,且具有良好的稳定性;采用该算法求解VRPPD问题的可行性和有效性.