基于模拟退火算法的城市物流多目标配送车辆路径优化研究

基于传统模拟退火算法,通过引入记忆函数、结合GIS手段,运用SPSS聚类分析来确定初始化状态种群、多种群并行机制和新状态的产生.依据种群规模采用不同产生算法来改进算法,并将改进算法应用于城市物流中确定的多目标车辆路径优化问题,验证了算法的可行性与实用价值.此外,改进算法分别与传统模拟退火算法和GIS图解法相比较,优化效率和准确率都得到了很大的提高.     

改进二元分布估计算法求解置换流水车间调度问题

针对置换流水车间调度这类组合最优化问题的求解,提出了一种改进二元分布估计算法(Improved binary estimation distribution algorithm, I-EDA)。算法以二元分布估计算法为架构,使用NEH(Nawaz-Enscore-Ham)启发式算法生成初始解,提高了初始解的质量;通过对优势解的统计采样构建位置矩阵模型和链接矩阵模型,依照两个矩阵模型的合并概率组合链接区块产生子代。提出了NEH插入式重组策略和基于位置概率的交换策略和两种全新局部搜索机制替代原二元分布估计算法的相邻交换法,以进一步筛选优势解。最后通过对Reeves标准测试集的仿真实验和算法比较验证了所提出算法的有效性。     

改进回溯搜索算法求解多目标柔性作业车间调度问题

随着绿色制造的到来，在调度问题中考虑能源消耗相关的目标变得至关重要，这已经成为了当下热点研究领域。因此，本文建立以最小化最大完工时间、机器总负荷和总能量消耗为目标的柔性作业车间调度数学模型。就回溯搜索算法的缺点提出改进，该算法通过结合改变个体搜索幅度因子对变异操作进行动态控制，防止种群迭代过程中陷入局部最优，然后通过结合个体引导与随机数扰乱提出一种新的交叉算子，提高后期寻优能力，防止了算法过早收敛。最后，运用基准算例对该算法的求解性进行了验证，并与文献中其他算法从求解精度、求解多样性、求解最优值等方面进行对比，结果表明该改进算法具有优越的求解性能。最后为该问题后续研究提供了三个可行方向：考虑更多约束条件、增加局部搜索算子和考虑实例分析。