基于粒子群算法的应急物流配送车辆调度研究

结合应急物流配送的车辆优化调度问题,根据应急物流配送的突出特点,对应急物流配送车辆调度路径优化进行了探讨。并建立应急物流配送车辆调度模型,用粒子群算法对车辆的配送路径进行优化。最后通过对实例的分析,验证了本文所提出的模型、算法具有合理性和可行性。     

基于免疫粒子群算法的应急物流配送车辆调度研究

以应急物流为背景,通过分析应急物流车辆调度问题的特点,在满足时间限制条件的基础上充分考虑车辆的载重和体积的限制,建立以运输距离最短和运输车辆最少的双目标车辆调度模型,并用免疫粒子群算法实现对模型的求解,来验证模型和算法的可行性和有效性。     

PSO算法在应急选址中的应用

粒子群算法是一种基于群智能方法的进化计算技术。文章介绍粒子群算法的原理,对带有约束条件的PSO进行了研究,并开创性地运用到应急系统选址中。通过实例得到了科学和理想的结论,为应急系统的选址提供了一种有效的方法。     

基于具有量子行为的离散粒子群算法的作战飞机分散式加油车辆调度优化问题研究

针对战时情况下多机种综合保障基地作战飞机分散式加油车辆调度优化的实际问题,基于设备设施能力的约束,以最小化加油车最大完工时间为目标函数,建立了符合实际情况的数学模型.在问题求解方面,将量子行为引入基本PSO算法,构建出一种性能更好的QDPSO算法.实验表明,该算法能弥补基本PSO算法易陷入局部最优和早熟收敛的不足,在全局和局部解空间搜索效率和质量上表现更优,能够很好地懈决所研究的问题.     

基于粒子群算法的预制构件生产调度优化应用研究

随着国家经济建设绿色化、低碳化的要求,装配式建筑也成为建筑结构体系重要的一部分。大量的建设需求使得混凝土预制构件的种类和数量持续增多,使得在预制构件的生产过程中调度越来越复杂。本文通过建立预制构件生产的约束条件,利用粒子群算法对预制构件的生产调度进行优化。通过实际案例验证预制构件生产线的任务分配,证明通过调整预制构件的生产工序可以缩短构件的生产周期,提高预制构件的生产效率。     

基于免疫粒子群优化算法的物流配送车辆调度算法

将物流企业的车辆调度问题建模为一个单目标多约束的优化问题,将免疫原理与粒子群优化算法相结合,提出了一个车辆调度的免疫粒子群算法.该算法能在群体进化时注入满足约束的疫苗,从而加快种群寻优的效率,得到质量更高的解.实验结果显示:相比传统的遗传算法和粒子群算法,该方法能够得到更加满意的车辆调度结果.     

基于免疫粒子群优化算法的物流配送车辆调度算法

将物流企业的车辆调度问题建模为一个单目标多约束的优化问题,将免疫原理与粒子群优化算法相结合,提出了一个车辆调度的免疫粒子群算法。该算法能在群体进化时注入满足约束的疫苗,从而加快种群寻优的效率,得到质量更高的解。实验结果显示:相比传统的遗传算法和粒子群算法,该方法能够得到更加满意的车辆调度结果。     

一次性消耗的应急系统资源调度问题研究

文章研究了一次性消耗的应急资源调度问题,将参与应急的出救点数目最少和应急开始时间最短同时作为优化目标,首先给出了参与应急出救点数目取值范围的判定定理,然后将问题转化为出救点数一定条件下的应急开始时间最早的单目标优化问题,从而得到一组Pareto最优解。并从理论上证明了求解方法的有效性和正确性。     

武警部队应急保障资源调度优化模型研究

文中针对武警部队跨区执行任务过程中多点保障、多目标资源调度的问题,建立了一种以时间最短、保障点最少、运输路径安全性最高为优化目标的数学模型,运用理想点法进行求解,并通过构造算例,验证了所建立模型的合理性以及理想点法的可行性,为武警部队跨区装备保障决策提供了一种新方法。     

免疫算法在应急物流配送车辆优化调度中的应用

应急物流是处理各类突发事件对物资、人员的需求进行紧急保障的一种特殊物流活动？文章根据应急物流的特点，将免疫算法用于应急物流车辆调度研究中，同时通过算例，证明用免疫算法优化车辆行驶路径的有效性和可行性。     

基于粒子群算法下的交叉口信号配时优化

为了合理地优化交叉口信号配时,通过分析交叉口的评价指标,建立了以车辆的平均延误、停车次数最小、交叉口整体通行能力最大、各相位有效绿灯时间和交叉口周期时长作为约束条件的数学模型。并通过改进前人研究基础上的动态加权系数,将多目标的非线性优化问题转化为单一目标的非线性规划问题,为了得出更科学稳定的解,提出了改善粒子群算法系统稳定性的2种方法,并将其与粒子群算法结合起来。然后以Matlab为求解工具,结合临邑市某一交叉口实例进行求解分析。最后的结果表明,在使用改进后的粒子群算法进行优化后交叉口通行能力较之现状提升了9%,延误下降了28%,停车次数下降了9%,且各项优化结果均优于Webster,改进后的算法在程序中运行300代,到216代才开始收敛,而未改进的算法稳定性较差,优化结果和收敛曲线则随着实验次数的变化而变化,最后的结论证明了该算法和模型的可靠性。     

基于混合信息的粒子群优化算法

本文提出一种基于混合信息的粒子群优化算法。此算法具有充分利用种群信息,保证群体的多样性,快速收敛效果和避免陷入局部极值的能力。     

基于混合微粒群优化算法的配送中心选址问题求解

将微粒群优化算法和模拟退火算法结合．针对配送中心选址问题．构造了微粒表达方法。提出了此问题的一种混合微粒群优化算法。通过整数规范化。微粒群能在整数空间内对问题进行优化求解。该算法能克服基本微粒群优化算法精度较低，易发散的缺点，有较高的搜索效率。经过实验仿真，与基本微粒群优化算法、遗传算法进行比较．证明了该算法的有效性。     

基于微粒群算法的农产品物流配送路径优化研究

通过分析农产品物流配送的特点和对车辆调度的影响,对车辆数目不确定的带时间窗的车辆路径问题进行描述,建立起受成本影响、有时限的农产品物流配送路径优化模型,利用复合最优模型微粒群算法对该模型进行求解,并进行案例比较分析。文中所提出的农产品物流配送优化模型对降低农产品物流配送成本,提高农产品物流配送效率具有较好的实用价值。     

粒子群优化算法在Web内容挖掘中的应用与研究

随着计算机技术在各领域的广泛应用,互联网的迅猛发展使得各类信息以指数级增长,本文主要研究粒子群优化算法在Web数据挖掘中的应用,介绍了粒子群优化算法进行Web数据挖掘的基本原理,分析了其特点。简述了粒子群Web数据挖掘优化算法的原理、特点、参数设置与应用等,重点分析了粒子群优化算法中的惯性权值,加速因子的设置对算法基本性能的影响,给出了算法中的经验参数设置。     

微粒群算法在现代物流系统优化中的应用

根据物流系统优化问题和微粒群优化算法的各自特点，提出了采用微粒群优化算法求解物流系统优化问题的相关策略，对微粒群优化算法在旅行商问题、车辆路径问题、配送中心选址问题、布局优化问题上的应用进行了研究。     

自适应粒子群优化算法在车间作业调度问题中的应用

采用粒子群优化算法对该问题进行求解,为了提高算法的求解性能,针对粒子群算法特点,提出了一种自适应的惯性权值来调整算法的搜索空间和一种自适应更新策略来动态地更新粒子的位置.最后通过经典的实例对本文提出的算法进行了检验,结果表明,该改进的粒子群算法在求解车间作业调度问题是有效的.     

基于粒子群算法的电力市场竞价方法

为优化电力市场竞价,以发电机组实际报价结算购电费用最低为目标函数,提出了基于粒子群算法的电力市场竞价方法。算例仿真计算的结果表明,在满足电力系统多种约束的前提下,能取得较好的收敛结果,进一步验证算法的正确性和有效性。