基于协同自适应禁忌的多时窗VRP算法实现

针对多时窗VRP,提出了一种对其进行求解的协同禁忌优化算法。首先定义了多时窗VRP的数学模型,通过C-W算法求初始解,采用四种算子进行邻域搜索,定义目标函数衡量候选解好坏;设计了自适应地修改禁忌长度的方法和多个子禁忌算法进行协同寻优的算法;将协同寻优获得的最好最优解作为主禁忌算法初始解进行全局寻优。仿真实验证明,该方法能有效地解决多时间窗的VRP,且与其他方法相比,以较少的迭代次数获得了全局最优解为386.38,具有较大的优越性。

基于Sweep和主动禁忌的多时窗VRPPD设计

针对多时窗装卸车辆路线问题(vehicle routing problem with pickups and deliveries,VRPPD),提出了一种基于Sweep算法和主动禁忌算法的多时窗VRPPD问题求解方法。定义了多时窗VRPPD问题的数学模型;通过改进的Sweep算法获取初始解,设计了候选解结构、适应度函数、4种邻域操作以及邻域操作需满足的车辆容量约束和时间窗约束方程,采用主动禁忌算法自适应地修改禁忌长度以增强算法的全局寻优能力;定义了具体的多时窗VRPPD求解算法。实验结果表明,该方法能有效地解决多时间窗VRPPD问题;与其它方法相比,该方法具有全局搜索能力强和收敛速度快的优点。

基于改进克隆选择算法的云计算集群资源调度

为了实现云计算环境下的集群资源调度和实现资源负载平衡,提出了一种基于克隆选择算法的云计算集群资源调度方法。首先,定义了以最小化执行时间跨度和负载均衡因子为目标的云计算资源调度模型。在此基础上提出了一种采用克隆选择算法对云计算环境下集群资源进行调度的方法,对抗体编码方式,抗体与抗体之间以及抗体与抗原之间的亲和度函数、免疫克隆算子、退火交叉算子以及高斯变异算子均进行了设计。并定义了采用改进的克隆选择算法进行集群资源调度的具体算法。仿真实验表明:方法能获得最优的资源调度方案,且与其它方法相比,具有较少的执行时间跨度和负载均衡因子,具有较大的优越性。