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A method for inversion of layered shear wavespeed azimuthal anisotropy from Rayleigh wave dispersion using the Neighborhood Algorithm 被引量:4
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作者 Huajian Yao 《Earthquake Science》 CSCD 2015年第1期59-69,共11页
Seismic anisotropy provides important constraints on deformation patterns of Earth's material. Rayleigh wave dispersion data with azimuthal anisotropy can be used to invert for depth-dependent shear wavespeed azimuth... Seismic anisotropy provides important constraints on deformation patterns of Earth's material. Rayleigh wave dispersion data with azimuthal anisotropy can be used to invert for depth-dependent shear wavespeed azimuthal anisotropy, therefore reflecting depth-varying deformation patterns in the crust and upper mantle. In this study, we propose a two-step method that uses the Neighborhood Algorithm (NA) for the point-wise inversion of depth-dependent shear wavespeeds and azimuthal anisotropy from Rayleigh wave azimuthally anisotropic dispersion data. The first step employs the NA to estimate depth- dependent Vsv (or the elastic parameter L) as well as their uncertainties from the isotropic part Rayleigh wave dispersion data. In the second step, we first adopt a difference scheme to compute approximate Rayleigh-wave phase velocity sensitivity kernels to azimuthally anisotropic parameters with respect to the velocity model obtained in the first step. Then we perform the NA to estimate the azimuthally anisotropic parameters Gc/L and Gs/L at depths separately from the corresponding cosine and sine terms of the azimuthally anisotropic dispersion data. Finally, we compute the depth-dependent magnitude and fast polariza- tion azimuth of shear wavespeed azimuthal anisotropy. The use of the global search NA and Bayesian analysis allows for more reliable estimates of depth-dependent shear wavespeeds and azimuthal anisotropy as well as their uncertainties.We illustrate the inversion method using the azimuthally anisotropic dispersion data in SE Tibet, where we find apparent changes of fast axes of shear wavespeed azimuthal anisotropy between the crust and uppermost mantle. 展开更多
关键词 Azimuthal anisotropy Shear wavespeed Rayleigh wave neighborhood algorithm
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A Multiple-Neighborhood-Based Parallel Composite Local Search Algorithm for Timetable Problem
2
作者 颜鹤 郁松年 《Journal of Shanghai University(English Edition)》 CAS 2004年第3期301-308,共8页
This paper presents a parallel composite local search algorithm based on multiple search neighborhoods to solve a special kind of timetable problem. The new algorithm can also effectively solve those problems that can... This paper presents a parallel composite local search algorithm based on multiple search neighborhoods to solve a special kind of timetable problem. The new algorithm can also effectively solve those problems that can be solved by general local search algorithms. Experimental results show that the new algorithm can generate better solutions than general local search algorithms. 展开更多
关键词 multiple neighborhoods PARALLEL composite local search algorithm timetable problem.
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混合遗传变邻域搜索算法求解柔性车间调度问题
3
作者 周伟 孙瑜 +1 位作者 李西兴 王林琳 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第7期2041-2049,共9页
针对考虑生产成本的柔性作业车间调度问题(flow job shop scheduling problem, FJSP),以完工时间与加工成本为优化指标,提出一种求解FJSP的混合遗传变邻域搜索算法。根据个体适应度对种群分割,结合自适应交叉概率改进子代种群产生方式;... 针对考虑生产成本的柔性作业车间调度问题(flow job shop scheduling problem, FJSP),以完工时间与加工成本为优化指标,提出一种求解FJSP的混合遗传变邻域搜索算法。根据个体适应度对种群分割,结合自适应交叉概率改进子代种群产生方式;设计两种邻域结构增强算法的局部搜索能力;提出一种基于动态交叉变异概率的优化算法流程提高求解效率。运用提出的算法求解基准实例与实际问题测试,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 加工成本 遗传算法 变邻域搜索 混合算法 动态概率 优化
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改进遗传算法搜索动态订单下车辆路径最优问题
4
作者 李二超 张智钊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期353-364,共12页
滚动周期策略是当前学者利用优化算法解决动态车辆路径规划(dynamic vehicle routing planning,DVRP)问题的主要研究策略。预优化算法是基于遗传算法(genetic algorithm,GA)进行改进。GA易早熟和易陷入局部最优的特点,使解的质量往往不... 滚动周期策略是当前学者利用优化算法解决动态车辆路径规划(dynamic vehicle routing planning,DVRP)问题的主要研究策略。预优化算法是基于遗传算法(genetic algorithm,GA)进行改进。GA易早熟和易陷入局部最优的特点,使解的质量往往不能达到最好。针对此问题,在GA算法上提出了贪婪重构策略进行改进。贪婪重构遗传算法(greedy reconstruction genetic algorithm,GRGA)随机剔除每条路径固定数量的客户点,利用贪婪重构策略依次将剔除点插入到各个路径,保留成本最低的解,摒弃了完全随机的策略原则,使解可以跳出局部最优。在每次迭代之后利用变邻域下降搜索算法(variable neighborhood descent,VND)进行深度搜索,完成一次迭代。最后进行三组测试,第一组是在统一平台上采用Solomon数据集测试算法效果,第二组是把预优化改进算法与对比算法得到的数据分别进行保存,利用控制变量法在动态调度周期使用一种动态调度优化算法,分别对每个预优化算法形成的初始路径进行调度,测试改进算法的有效性,第三组是采用实际案例测试预优化算法的效果。 展开更多
关键词 时间窗 遗传算法 变邻域下降搜索算法 贪婪重构策略 滚动周期
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基于改进粒子群算法的木材板材下料方法
5
作者 黄秀玲 陶泽 +2 位作者 尤华政 李宸 刘俊 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期125-131,共7页
木材板材在家具行业应用广泛,以绿色环保、节约能源为目的的木材板材优化下料已经成为研究的热点。木材板材下料优化问题属于二维矩形下料问题,是一种具有高度计算复杂性的问题。本研究主要针对单规格木材板材进行矩形零件下料问题,在... 木材板材在家具行业应用广泛,以绿色环保、节约能源为目的的木材板材优化下料已经成为研究的热点。木材板材下料优化问题属于二维矩形下料问题,是一种具有高度计算复杂性的问题。本研究主要针对单规格木材板材进行矩形零件下料问题,在木材板材长和宽都大于零件长和宽的情况下,通过建立二维下料的数学模型,采用标准粒子群算法、变邻域搜索算法、粒子群混合变邻域搜索算法分别进行求解,并以某企业的下料实例进行分析计算。首先,利用标准粒子群算法求解单规格板材下料问题;其次,利用变邻域搜索算法求解单规格板材下料问题。在获得局部最优解的基础上改变其邻域结构再进行局部搜索,找到另一个局部最优解,如此不断迭代,直到满足算法的终止条件,获得全局最优解;最后,利用粒子群变邻域搜索混合算法求解单规格板材下料问题。针对粒子群算法局部搜索能力较差、容易过早收敛的问题和具有较好包容性的特点,将变邻域搜索的思想融入粒子群算法中,使结果更加趋向全局最优。结果表明:粒子群变邻域搜索混合算法相比粒子群算法和变邻域算法效率都有显著提升,能显著提高该木材板材的利用率,增加企业经济效益。 展开更多
关键词 木材板材 二维矩形下料问题 粒子群算法 变邻域搜索算法 粒子群混合变邻域搜索算法
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工位数固定的U型拆卸线部分拆卸平衡问题
6
作者 吴秀丽 张兴宇 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1079-1088,共10页
为提高工位数固定的U型拆卸线拆卸效率,减少有害部件对操作人员的潜在威胁,针对高价值零部件和有害零部件的拆卸需求,本文提出了工位数固定的U型拆卸线部分拆卸平衡问题,建立了以最小化节拍时间、高危工位数目和负载均衡为目标的优化模... 为提高工位数固定的U型拆卸线拆卸效率,减少有害部件对操作人员的潜在威胁,针对高价值零部件和有害零部件的拆卸需求,本文提出了工位数固定的U型拆卸线部分拆卸平衡问题,建立了以最小化节拍时间、高危工位数目和负载均衡为目标的优化模型,并设计了改进的变邻域搜索算法进行求解.在编码过程中提出一种基于零部件释放位置的选择策略,以减少前继零部件拆卸顺序对编码的影响;提出最小偏差二分法,有效减少解码的迭代次数;提出瓶颈挤压局部搜索策略,用以优化节拍时间和均衡负载指标.通过与其他算法对比,结果表明改进的变邻域搜索算法求解具有优越性,并且可实现对工位数固定的U型拆卸线部分拆卸平衡问题的高效求解. 展开更多
关键词 拆卸线平衡 U型拆卸线 变邻域搜索算法 工位数固定 瓶颈挤压局部搜索策略
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基于Spark和NRSCA策略的并行深度森林算法
7
作者 毛伊敏 刘绍芬 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期126-133,共8页
针对并行深度森林在大数据环境下存在冗余及无关特征过多、两端特征利用率过低、模型收敛速度慢以及级联森林并行效率低等问题,提出了基于Spark和NRSCA策略的并行深度森林算法——PDF-SNRSCA。首先,该算法提出了基于邻域粗糙集和Fisher ... 针对并行深度森林在大数据环境下存在冗余及无关特征过多、两端特征利用率过低、模型收敛速度慢以及级联森林并行效率低等问题,提出了基于Spark和NRSCA策略的并行深度森林算法——PDF-SNRSCA。首先,该算法提出了基于邻域粗糙集和Fisher score的特征选择策略(FS-NRS),通过衡量特征的相关性和冗余度,对特征进行过滤,有效减少了冗余及无关特征的数量;其次,提出了一种随机选择和等距提取的扫描策略(S-RSEE),保证了所有特征能够同概率被利用,解决了多粒度扫描两端特征利用率低的问题;最后,结合Spark框架,实现级联森林并行化训练,提出了基于重要性指数的特征筛选机制(FFM-II),筛选出非关键性特征,平衡增强类向量与原始类向量维度,从而加快模型收敛速度,同时设计了基于SCA的任务调度机制(TSM-SCA),将任务重新分配,保证集群负载均衡,解决了级联森林并行效率低的问题。实验表明,PDF-SNRSCA算法能有效提高深度森林的分类效果,且对深度森林并行化训练的效率也有大幅提升。 展开更多
关键词 并行深度森林算法 Spark框架 邻域粗糙集 正弦余弦算法 多粒度扫描
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基于HTGVNS算法的卡车与无人机协同配送方法
8
作者 黄邦菊 伍成 《航空计算技术》 2024年第1期21-26,共6页
在现代物流中,针对最后一公里配送中的成本高昂、耗时长、道路不易通行等难题,首次引入卡车与无人机协同配送模式,并以总配送时间最小化为目标,建立混合整数规划模型(MIP)。提出一种新的混合禁忌可变邻域搜索算法(HTGVNS)进行求解。算... 在现代物流中,针对最后一公里配送中的成本高昂、耗时长、道路不易通行等难题,首次引入卡车与无人机协同配送模式,并以总配送时间最小化为目标,建立混合整数规划模型(MIP)。提出一种新的混合禁忌可变邻域搜索算法(HTGVNS)进行求解。算法利用旅行商问题(TSP)求解器和系统性邻域变化的探索能力求解卡车路径,将客户分配给无人机形成聚类,再使用禁忌搜索过程来优化无人机路径。通过求解不同规模算例验证了所建模型的可行性和算法的有效性。结果表明卡车与无人机协同配送模式能有效地减少配送时间,提高配送效率。 展开更多
关键词 最后一公里配送 卡车与无人机协同配送 邻域搜索算法 路径规划
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求解燃气轮机制造车间调度的混合和声搜索算法
9
作者 李明辉 石宇强 +1 位作者 石小秋 李佳 《工业工程》 2024年第3期106-113,共8页
燃气轮机生产属于典型的离散型制造,其多品种小批量的生产特点给车间作业调度带来挑战,导致企业生产效率低下,不能满足产品交货期。因和声搜索算法结构简单易操作,常用于解决此类作业车间调度问题。然而传统和声搜索算法收敛速度较慢,... 燃气轮机生产属于典型的离散型制造,其多品种小批量的生产特点给车间作业调度带来挑战,导致企业生产效率低下,不能满足产品交货期。因和声搜索算法结构简单易操作,常用于解决此类作业车间调度问题。然而传统和声搜索算法收敛速度较慢,易陷入局部最优。本文构建以最小化最大完工时间为目标的燃气轮机制造车间调度数学模型,提出一种离散型改进多种群混合和声搜索算法进行求解。结合和声搜索算法与变邻域搜索算法的优点,采用基于工序的编码方式进行编码,在种群更新部分引入模拟退火的Metropolis接受准则,提高种群多样性;提出自适应的记忆库保留概率和音调调节率来调节参数,以提高算法的全局寻优能力;加入变邻域搜索以提高算法的收敛速度。通过性能测试及实例验证表明,相较于已有算法,所提算法具有更好的性能。 展开更多
关键词 燃气轮机制造车间调度 和声搜索算法(HS) 变邻域搜索(VNS) METROPOLIS准则
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改进文化基因算法求解带午休时间的多级别家庭护理路径和调度问题
10
作者 王付宇 施琦 李艳 《南阳理工学院学报》 2024年第4期6-13,共8页
针对护理员的技能等级以及午休时间等约束,以总运营成本最小为目标建立模型,设计混合初始化策略以及自适应邻域搜索结构改进文化基因算法,并采用田口方法调整算法参数。算例测试结果验证了算法的有效性;对比随机的邻域搜索方式,结果证... 针对护理员的技能等级以及午休时间等约束,以总运营成本最小为目标建立模型,设计混合初始化策略以及自适应邻域搜索结构改进文化基因算法,并采用田口方法调整算法参数。算例测试结果验证了算法的有效性;对比随机的邻域搜索方式,结果证明自适应邻域搜索提升了算法的收敛性;Friedman及后续检验结果则表明该算法优于遗传算法和禁忌搜索算法。针对午休时长和多级别护理员结构的灵敏度分析则分别证明合适的午休时长对降低成本的作用以及多级别护理员的引入对问题的重要性。 展开更多
关键词 家庭护理 午休时间 文化基因算法 自适应邻域搜索 田口方法 Friedman检验
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城市轨道交通乘务交路方案编制的禁忌搜索优化方法
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作者 邓连波 谢子若 +2 位作者 甘书怀 张颖 任绍坤 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期164-171,共8页
针对城市轨道交通普遍采用轮乘制、日班和两头班混合等特点,对城市轨道交通乘务交路方案编制问题进行研究,旨在降低乘务成本并提高乘务效率.首先,通过分析城市轨道交通乘务交路方案的构成要素,考虑值乘时长、值乘片段接续时间和接续地... 针对城市轨道交通普遍采用轮乘制、日班和两头班混合等特点,对城市轨道交通乘务交路方案编制问题进行研究,旨在降低乘务成本并提高乘务效率.首先,通过分析城市轨道交通乘务交路方案的构成要素,考虑值乘时长、值乘片段接续时间和接续地点等要求,构建值乘片段、值乘任务构成和乘务规则约束,由此建立以乘务组数量和总接续时间等综合指标最小化为目标函数的多目标0-1整数规划模型.然后,针对该模型设计禁忌搜索(Tabu Search,TS)算法进行求解,以先到先走(First-In-First-Out,FIFO)的就近指派原则得到初始解,并设计4种邻域变换策略,以提高邻域解的多样性,并构建基于多邻域结构的禁忌搜索求解算法,实现对乘务交路方案的优化.最后,以广州地铁7号线的乘务交路方案为例进行实例验证.研究结果表明:优化方案较实际运营方案的乘务作业段数和总接续时间分别降低了20%和4.94%,每个乘务作业段值乘列车数量从8.2列增加到10.3列,有效驾驶时间从5.4 h增加到5.8 h,优化方案的各项指标均得到显著提升.研究成果可以为城市轨道交通乘务计划编制提供理论和方法支持. 展开更多
关键词 城市轨道交通 乘务交路计划 多目标0-1整数规划 禁忌搜索算法 多邻域变换
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考虑碳排放带时间窗的商超配送路径优化
12
作者 刘旺盛 魏琦 +2 位作者 马国旺 周佳雨 曾艳 《物流研究》 2024年第4期75-84,共10页
针对商超配送多批次、小批量的实际情况,综合考虑了需求点的服务时间窗、最小配送量、访问次数等要求,设计了一种新的拆分策略,即“最大车辆载重量—最小配送量”需求拆分策略,构建相关商超配送车辆路径优化模型,并使用人工免疫算法对... 针对商超配送多批次、小批量的实际情况,综合考虑了需求点的服务时间窗、最小配送量、访问次数等要求,设计了一种新的拆分策略,即“最大车辆载重量—最小配送量”需求拆分策略,构建相关商超配送车辆路径优化模型,并使用人工免疫算法对该模型进行求解。由于需求拆分车辆路径问题是一个复杂的组合优化过程,考虑到传统人工免疫算法局部搜索能力不足的局限,设计了多种变邻域操作改进人工免疫算法,并采用轮盘赌选择法将变邻域操作用于抗体突变,形成变邻域人工免疫算法。通过数值仿真实验,结果显示,变邻域人工免疫算法比人工免疫算法求得的综合成本平均优化3%~5%,碳排放相关成本平均降低5%~10%。 展开更多
关键词 车辆路径 碳排放 变邻域人工免疫算法 需求拆分策略
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改进文化基因算法求解双资源约束柔性作业车间调度问题
13
作者 王玉芳 陈凡 +1 位作者 姚彬彬 曾亚志 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第6期981-994,共14页
针对具有机器和工人的双资源约束柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标构建调度模型,并设计一种改进文化基因算法对其进行求解。由于该调度问题需要同时考虑工序排序、机器选择及工人选择3个子问题,故采用三层序列编码。考... 针对具有机器和工人的双资源约束柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标构建调度模型,并设计一种改进文化基因算法对其进行求解。由于该调度问题需要同时考虑工序排序、机器选择及工人选择3个子问题,故采用三层序列编码。考虑传统解码方式存在收敛速度慢、收敛不完全的弊端,设计一种扩展型插入式主动解码方式,以提高算法的收敛速度;针对进化算法易陷入局部最优的缺陷,设计一种基于负载平衡的机器和工人再分配算子,增强算法的全局搜索能力,对种群中的优秀个体采用改进变邻域搜索以提高算法的局部寻优能力。最后,利用仿真算例及航空设备生产实例进行实验,验证所提算法求解双资源约束调度问题的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 双资源约束 文化基因算法 负载平衡 变邻域搜索
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随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集与属性约简
14
作者 王莉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第8期69-77,共9页
属性约简是一种重要的数据降维预处理方法,然而现有的属性约简方法大多没有考虑信息系统中属性权重的信息。ReliefF算法是一种实现简单且运算效率高的属性权重评估方法,提出一种随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集和属性约简算法... 属性约简是一种重要的数据降维预处理方法,然而现有的属性约简方法大多没有考虑信息系统中属性权重的信息。ReliefF算法是一种实现简单且运算效率高的属性权重评估方法,提出一种随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集和属性约简算法。该方法生成了多组具有相同大小随机子空间的属性集划分,并对每组划分的随机子空间利用ReliefF算法计算得到属性的局部权重,将所有组得到的属性局部权重求取平均值,得到了信息系统每个属性最终的全局权重;基于属性权重的结果,提出一种新的加权邻域粗糙集模型,并证明了相关理论和性质;在该模型的基础上通过加权邻域依赖度提出一种信息系统的属性约简算法。在公开数据集上的属性约简实验结果表明,所提出的属性约简算法比已有的同类型算法整体上具有更优的约简性能。 展开更多
关键词 属性约简 RELIEFF算法 随机子空间 加权邻域 邻域粗糙集模型
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基于六向搜索A^(*)算法的移动机器人路径规划
15
作者 刘建娟 李海博 +2 位作者 刘忠璞 姬淼鑫 许强伟 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第9期6-10,共5页
针对移动机器人利用传统A^(*)算法在复杂环境中进行路径规划时,存在着扩展节点数多导致的搜索效率低,以及路径平滑性不足等问题,提出了一种基于六向搜索的A^(*)算法。首先,在传统A^(*)算法启发函数的基础上利用曼哈顿距离进行加权,减少... 针对移动机器人利用传统A^(*)算法在复杂环境中进行路径规划时,存在着扩展节点数多导致的搜索效率低,以及路径平滑性不足等问题,提出了一种基于六向搜索的A^(*)算法。首先,在传统A^(*)算法启发函数的基础上利用曼哈顿距离进行加权,减少了算法的搜索时间和扩展节点数;其次,对传统A^(*)算法搜索策略进行改进,提出一种六向搜索策略,进一步减少算法扩展节点数,并同时提升路径平滑性;最后,利用路径平滑策略来对规划出来的路径进行平滑处理。实验结果表明,基于六向搜索的A^(*)算法在不同地图规模的仿真环境中都能获得较高的搜索效率,且扩展节点数更少、转折角度更小、更有利于移动机器人的路径规划。 展开更多
关键词 路径规划 改进A~*算法 移动机器人 曼哈顿距离 搜索邻域
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部分充电策略下多中心混合车队联合配送路径优化
16
作者 张得志 周少宇 +2 位作者 周理昆 王煜恺 周赛琦 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3552-3562,共11页
城市物流电动车与燃油车混合运输场景中,运输资源共享调度和充电策略联合优化方面存在不足。基于此,综合考虑客户时间窗、混合动力车队、电动车部分充电策略、多中心间联合配送机制和碳排放等实际因素,研究带时间窗和部分充电的多中心... 城市物流电动车与燃油车混合运输场景中,运输资源共享调度和充电策略联合优化方面存在不足。基于此,综合考虑客户时间窗、混合动力车队、电动车部分充电策略、多中心间联合配送机制和碳排放等实际因素,研究带时间窗和部分充电的多中心混合车队绿色车辆路径问题。以车辆固定成本、运输成本、充电成本、碳排放成本和时间惩罚成本之和最小化为目标构建优化模型,并设计混合改进遗传-变邻域搜索算法进行求解。基于湖南省某物流企业的实际数据进行仿真实验,验证了上述模型及算法的有效性,并从配送模式、车队配置和充电策略3个方面进行了敏感性分析。研究结果表明:1)联合配送模式有助于加强配送中心间的协同合作,促进运输资源共享调度,降低物流配送成本并减少碳排放,是一种经济环保的配送模式。2)电动车充电时间过长会影响客户时间满意度下降,且对纯电动车队而言,这一影响更为显著。3)混合车队相比纯电动车队具有更低的配送成本和更高的客户满意度,相比纯燃油车队在降低配送成本和减少碳排放方面更有优势。合理的车队配置不仅能减少企业运营成本,还可以同时兼顾客户利益和环境利益。4)在物流配送中采用部分充电策略能有效节省充电时间并提升客户服务体验。研究成果可为物流企业进行运输资源联合调度和配送方案优化决策提供参考依据。 展开更多
关键词 多中心联合配送 混合车队 部分充电策略 混合改进遗传-变邻域搜索 绿色车辆路径
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改进蚁群算法的森林防火移动机器人路径规划 被引量:4
17
作者 杨松 洪涛 朱良宽 《森林工程》 北大核心 2024年第1期152-159,共8页
为解决森林防火移动机器人在森林地形条件的最优路径规划问题,提出一种基于拓展邻域的改进蚁群算法。首先引入定向邻域拓展策略,并将搜索邻域从8个拓展至10个拓展,以求扩大搜索效率与范围;然后综合考虑影响移动机器人的多种因素,利用路... 为解决森林防火移动机器人在森林地形条件的最优路径规划问题,提出一种基于拓展邻域的改进蚁群算法。首先引入定向邻域拓展策略,并将搜索邻域从8个拓展至10个拓展,以求扩大搜索效率与范围;然后综合考虑影响移动机器人的多种因素,利用路径长度和能耗改进启发函数;接着通过位置信息改进初始信息素;最后结合最大-最小蚂蚁系统(MMAS)和精英蚂蚁等算法模型的优点,改进信息素更新规则。结果表明,所提出的改进蚁群算法与传统蚁群算法、基于多启发因素的改进蚁群算法相比,路径长度分别缩短7.66%、6.53%,能耗指标分别下降62.2%、49.3%,综合指标分别下降32.6%、23.1%。研究显示所提出的改进蚁群算法具有更强的全局搜索能力和较好的应用价值。 展开更多
关键词 拓展邻域 路径规划 蚁群算法 移动机器人 森林防火
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基于改进遗传算法的舾装件托盘多载具协同拣选方法
18
作者 张帆 郑贤勇 +1 位作者 徐靖 周磊 《造船技术》 2024年第2期13-19,23,共8页
为提升舾装件托盘的拣选效率,建立拣选过程的数学模型,提出一种基于改进遗传算法(Improved Genetic Algorithm, IGA)的舾装件托盘多载具协同拣选方法。针对遗传算法(Genetic Algorithm, GA)流程与实际拣选过程的差异,改进GA的初始化过... 为提升舾装件托盘的拣选效率,建立拣选过程的数学模型,提出一种基于改进遗传算法(Improved Genetic Algorithm, IGA)的舾装件托盘多载具协同拣选方法。针对遗传算法(Genetic Algorithm, GA)流程与实际拣选过程的差异,改进GA的初始化过程和染色体交叉方式,并对变异过程进行更贴近实际生产的修改。针对GA难以得到全局最优解的问题,采用变邻域搜索(Variable Neighborhood Search, VNS)策略降低陷入局部最优解的可能性。采用实例计算验证该算法的有效性,可优化传统舾装件托盘拣选方法。 展开更多
关键词 舾装件托盘 多载具协同 拣选方法 改进遗传算法 遗传算法 变邻域搜索
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混合进化算法求解多环节资源配置优化问题
19
作者 袁小芳 杨育辉 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2306-2312,共7页
资源配置优化问题是制造业价值链管理的基础问题。然而,现有研究多集中在生产环节,对制造全生命周期的整体考虑不足。研究考虑多环节的制造全生命周期资源配置优化问题(MLCRAOP),旨在通过优化研发设计、生产制造、运维服务和配套设备供... 资源配置优化问题是制造业价值链管理的基础问题。然而,现有研究多集中在生产环节,对制造全生命周期的整体考虑不足。研究考虑多环节的制造全生命周期资源配置优化问题(MLCRAOP),旨在通过优化研发设计、生产制造、运维服务和配套设备供应环节的服务资源,提升全生命周期的资源配置客户满意度。将时间、成本、质量指标纳入目标函数构建整数规划模型,提出一种混合进化算法用于求解MLCRAOP。通过在设计案例上的对比实验,验证了混合进化算法具有优异的性能。 展开更多
关键词 资源配置优化 价值链管理 制造全生命周期 服务资源 混合进化算法 混沌初始化 邻域搜索
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基于多元信息引导的人工蜂群算法
20
作者 周新宇 刘颖 +1 位作者 吴艳林 郭京蕾 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1349-1363,共15页
利用优秀个体增强解搜索方程的开采能力是改进人工蜂群算法的一种主流思路.然而,现有相关工作往往仅以适应度信息作为评价个体的唯一标准,易导致算法出现早熟收敛等问题.本文提出一种多元信息引导的人工蜂群算法,分别设计了基于适应度... 利用优秀个体增强解搜索方程的开采能力是改进人工蜂群算法的一种主流思路.然而,现有相关工作往往仅以适应度信息作为评价个体的唯一标准,易导致算法出现早熟收敛等问题.本文提出一种多元信息引导的人工蜂群算法,分别设计了基于适应度、位置以及相似度信息的3种解搜索方程,并在雇佣蜂阶段和观察蜂阶段采用了不同的使用方式.同时,为保存侦察蜂阶段的搜索经验,采用一种微调后的邻域搜索机制用于处理被放弃蜜源.在CEC2013测试集和一个实际优化问题上进行了大量实验验证,与6种衍生算法和5种知名的相关改进人工蜂群算法进行了对比,结果表明本文算法性能竞争优势明显,在结果精度和收敛速度上均有更好表现. 展开更多
关键词 人工蜂群算法 优秀个体 多元信息 解搜索方程 邻域搜索
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