基于客户满意度的车辆路径问题及蚁群算法求解北大核心

针对传统车辆路径问题片面强调行驶里程最短的弊端,引入客户满意度目标,提出了基于客户满意度的车辆路径问题数学模型,并通过线性加权将多目标模型转化为单目标.使用蚁群算法求解模型,并在蚂蚁状态转移中引入时间窗宽度因素,以优先考虑那些具有时间紧迫性的客户.对Solomon案例的实验仿真,结果表明了模型的合理性和算法的高效性.     

基于马尔科夫链的港口吞吐量区间预测模型研究

将马尔科夫链与曲线趋势分析相结合,利用曲线趋势分析反映港口吞吐量的变化趋势,同时利用马尔科夫链反映变量波动的随机性,提出了一种基于马尔科夫链的区间预测模型.通过实例分析,验证了该预测方法的正确性.     

嵌入差分进化算子的混合蜂群算法及其在VRPSDP的应用

针对人工蜂群算法进化速度慢、容易陷入搜索停滞的问题,通过嵌入差分进化算子,提出了一种混合蜂群算法(Hybrid Artificial Bee Colony algorithm, HABC).基本思想是:在迭代中嵌入差分进化算子,充分利用差分算法全局收敛性和鲁棒性强的特点,寻求全局最优蜜源;此外,在标准蜂群算方法基础上进行两点改进:在采蜜蜂阶段搜索策略中加入最优位置引导,提高搜索的效率;对超边界的个体重新进行变异,以增强种群的多样性.将混合算法应用于带同时送取货的车辆路径问题(VRPSDP),计算结果表明了混合算法的有效性.