基于混合遗传算法对应急条件下蔬菜配送问题的研究

建立了一种应急蔬菜配送问题的模型,考虑到在对该类问题规划线路时种群规模对遗传算法选择最优解的影响,将改进扫描法的思想融合到遗传算法中,形成一种新型的混合遗传算法。结合改进的扫描法后的遗传算法在种群选择上加以有效控制,减少了遗传算法陷入局部最优解的概率,同时提高了算法的时效性。

光伏系统2种多峰值MPPT算法对比研究

光伏阵列功率曲线在局部阴影条件下出现多峰值情况,改进的全局扫描法和粒子群优化算法是2种用于该种情况的最大功率点跟踪(MPPT)算法,文章从原理上对2种算法进行理论分析,并在不同阴影条件下对2种算法在跟踪过程中能量损失方面进行仿真对比研究。仿真结果表明:不同阴影条件下2种算法在跟踪过程中能量损失方面存在差异性,在大多数多峰值情况中,粒子群优化算法在跟踪过程中能量损失方面具有一定优势。

乌鲁木齐市社区蔬菜直销统一配送路径优化

以乌鲁木齐市社区菜店的统一配送问题为研究对象,以运输费用最小为目标,结合相关服务企业的实际情况,在考虑容量约束和服务时间的条件下,构建了单车场多车型联合运输车辆路径问题模型,并用改进扫描法和遗传算法相结合进行求解,最终得到符合社区蔬菜直销店经营模式的蔬菜配送路径。通过对试验结果的实际分析,验证了求解算法的合理性和有效性。