检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：牛群兰州理工大学

学位级别：硕士

随着现代经济飞速发展,尤其是电子商务平台的快速崛起,使物流配送成为其不可或缺的一部分,人们对物流配送服务的需求也日益增加,而车辆路径规划问题作为物流配送行业的重要问题,自提出以来就吸引了运筹学和组合优化等领域工作者的广泛... 详细信息

随着现代经济飞速发展,尤其是电子商务平台的快速崛起,使物流配送成为其不可或缺的一部分,人们对物流配送服务的需求也日益增加,而车辆路径规划问题作为物流配送行业的重要问题,自提出以来就吸引了运筹学和组合优化等领域工作者的广泛研究。随着客户日趋严格的及时交付要求,带硬时间窗车辆路径问题越来越突出,而该问题的研究由于自身的复杂性目前还没有得到很好的解决。因此,本文基于此开展研究,具体研究内容如下:1.针对带硬时间窗车辆路径问题提出了一种改进型烟花算法进行求解,该算法能够利用信息交互进行资源分配。首先在传统烟花算法的基础上结合构造算法产生初始烟花和路径解决方案,然后对传统烟花算法的爆炸算子进行改进,使得烟花种群中适应度值最优烟花的爆炸搜索半径能够根据个体适应度值自适应地调整,增强算法后期局部搜索能力,再利用交叉重组完成爆炸火花的邻域搜索,并通过变异操作来增强种群多样性,最后通过烟花算法的分布式信息共享机制来避免算法早熟。2.针对改进型烟花算法在求解客户聚类测试集时存在行驶总距离较长问题,提出了一种基于模因算法的求解方法。考虑到初始解的好坏影响算法的收敛速度,首先通过模糊聚类生成初始可行解以保证种群多样性和算法后期的收敛性,然后对进化模块的进化算子进行改进,采用边缘交叉重组算子进行全局搜索以产生更多较优个体,最后在局部优化模块采用节点交换和k-opt作为模因算子,对较优个体进行局部优化以快速收敛到最优解。***标准测试集作为当前国际通用的车辆路径规划问题参考标准,方便各算法的集中比较,本文基于该测试集对上述主要研究方法开展相关实验研究,对所获结果与当前已公布最优解进行比较,以验证所提算法的有效性和可行性。4.最后,以顺丰快递兰州集散中心为各营业点配送快递为例,本文基于Flexsim仿真软件进行仿真实验研究,实验结果表明所提出的算法对求解带硬时间窗车辆路径问题具有一定的理论意义和应用价值。

关键词：车辆路径问题硬时间窗烟花算法模因算法

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双重时间依赖的行车路线规划方法研究

双重时间依赖的行车路线规划方法研究

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作者：高丽萍重庆大学

学位级别：硕士

传统的路线规划者通常专注于寻找路网上两点之间距离最短的路线或花费时间最短的路线。然而,在实际情况下,特别是在智能城市的时代,许多与交通相关的数据可以被容易获得,近几年人们对基于不同标准进行路线规划的需求不断增加,例如在不... 详细信息

传统的路线规划者通常专注于寻找路网上两点之间距离最短的路线或花费时间最短的路线。然而,在实际情况下,特别是在智能城市的时代,许多与交通相关的数据可以被容易获得,近几年人们对基于不同标准进行路线规划的需求不断增加,例如在不超过给定的旅行时间预算(成本)的前提下,寻找一条累积风景值(效益值)最高的路线,这种问题可以看作弧定向问题(AOP)的变体,众所周知,这是一个NP难问题。本文针对一个更为实际的AOP问题展开研究,其中,路网中各路段的效益值和通过路段的行驶时间具有时间依赖性,这个问题被定义为双重时间依赖的弧定向问题(2TD-AOP)。在本文中,针对2TD-AOP展开了深入的研究,提出了两个解决方案。首先,本文提出使用模因算法来解决2TD-AOP,具体而言,给定旅行时间预算,规划了一条累积风景值(效益值)高的路线。这个过程大致分为两个阶段:初始化阶段和局部搜索阶段。在初始化阶段,通过搜索区域缩减、染色体编码和染色体解码操作产生种群中的个体;在局部搜索阶段,通过染色体选择、交叉和变异操作提高了种群中个体的质量。通过种群的迭代使种群中优秀个体所占的比例不断提高,最终在不超过时间预算的前提下,选择一条累积风景值最高的路线返回给用户。本文在模拟数据集和真实路网数据集上进行了实验评估,并与其他两种算法进行了比较,实验结果证实了模因算法的优势。其次,本文深入分析了模因算法解决2TD-AOP存在的不足,提出了一个潜力路段编码算法。利用该算法规划不超过时间预算的前提下,累积效益值高的路线。这个过程大致分为两个阶段:潜力路段查询表的建立和路段序列树的生成。潜力路段查询表记录了所有有效路段的时间划分图,基于出发时间与旅行时间预算,每个路段的时间区域划分为无效区、临界区和有效区,其中临界区是考虑到行驶时间的时间依赖性而建立的,潜力路段查询表避免了编码过程中对于路段有效性的重复判断;在路段序列树的生成阶段,本文中提出了潜力路段的判定规则,通过对潜力路段进行编码生成多条路段序列,这些序列会解码成为具体的行车路线,最终选择一条累积效益值高的路线返回给用户。本文在模拟数据集进行了实验评估,并与其他两种算法进行了比较,实验结果表明本文的算法在较短的运行时间内,取得了较好的路线规划结果。

关键词：弧定向问题双重时间依赖效益值模因算法潜力路段

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多目标的多车场限量弧路由问题研究

多目标的多车场限量弧路由问题研究

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作者：李瑞昌河北工业大学

学位级别：硕士

限量弧路由问题(Capacitated Arc Routing Problem,CARP)是一种特殊的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP),在现实生活中具有广泛的应用,例如城市垃圾清理、街道洒水、冬季撒盐等。随着新型城镇化建设加速,城市道路服务面积迅速... 详细信息

限量弧路由问题(Capacitated Arc Routing Problem,CARP)是一种特殊的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP),在现实生活中具有广泛的应用,例如城市垃圾清理、街道洒水、冬季撒盐等。随着新型城镇化建设加速,城市道路服务面积迅速扩大,城市环境压力与日俱增,仅考虑一个车场或单一目标的限量弧路由问题已远远不能满足人们实际需求。因此,多目标的多车场限量弧路由问题成为城市道路服务中亟待解决的问题。首先,本文对限量弧路由问题的几种模型进行了分析研究,阐述了碳排放的车辆运输问题,介绍了低碳物流的概念、特征与碳排放测量方法。路径规划问题中,考虑碳排放对缓解能源危机、减轻环境污染、节约社会成本、创建节约型与环保型社会有着重大的意义。本文还归纳总结了多目标优化问题和CARP相关求解算法。其次,本文分别考虑了行驶中与服务中的碳排放成本,在封闭式多车场限量弧路由问题的基础上,提出了以经济成本、最大完工时间、碳排放成本为目标的多车场CARP多目标优化模型。由于上述模型具有多车场和多目标的双重特点,本文提出了新颖的二维数组解结构,数组中每一行代表了一个车场的车辆行驶路线,便捷地表示出车场与车辆路径的关系,以利于提高多目标算法的进化性能。针对多车场之间的路径规划问题,设计了考虑距离与需求量的边界弧判定算子和车场间边界弧动态调整策略,提高了算法的搜索性能。由于模因算法中局部搜索策略性能较差,本文对蚁群算法进行改进,并将蚁群算法与局部搜索框架相结合,提出了扩展步长的蚁群局部搜索策略。基于以上策略,本文设计了一种基于分解的多车场改进局部搜索的模因算法(Memetic Algorithm with Multi-depot and Improved Local Search Based on Decomposition,MDILSMA/D)。最后,本文使用芝加哥市某天的垃圾收集案例来测试模型与算法。将MDILSMA/D算法与IACO、MD-MAENS、MD-NSGA-III三种先进优化算法进行实验对比。实验结果表明,在解决三个车场的问题时,MDILSMA/D算法结果明显优于另外三种优化算法。此外,本文还对不同数量车场的实例进行实验,验证了MDILSMA/D算法在不同数量车场案例中同样具有良好的性能。可以为后续的道路服务决策提供经验和借鉴。

关键词：限量弧路由问题多目标多车场碳排放模因算法

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面向能耗优化的异构计算系统任务调度研究

面向能耗优化的异构计算系统任务调度研究

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作者：张玉健东南大学

学位级别：博士

由于单机处理能力有限,大规模科学计算和海量数据分析等应用通常需要借助由高速网络将多个计算单元连接组成的分布式计算系统进行处理,尤其是通过大量廉价且性能参数各异的计算单元组成的异构计算系统,由于其具有功能互补和可扩展强等优... 详细信息

由于单机处理能力有限,大规模科学计算和海量数据分析等应用通常需要借助由高速网络将多个计算单元连接组成的分布式计算系统进行处理,尤其是通过大量廉价且性能参数各异的计算单元组成的异构计算系统,由于其具有功能互补和可扩展强等优势,在大数据、超级计算、网格计算和云计算等领域均有广泛的应用。然而,随着数量和规模的不断增长,这些计算系统的能耗问题也日益突出,不仅带来高额的电力支出,同时也产生了严重的环境问题,使得信息产业逐渐成为一个高耗能行业。因此,降低计算系统的能耗,尤其是通过软件技术提高应用对计算资源使用的能源效率,已经成为亟待解决的现实问题,受到学术、工业和政府各界广泛的关注和支持。本文主要研究通过任务调度的方式降低并行应用在异构计算系统上执行的能耗,同时兼顾总体完成时间最小化的目标。针对现有方法在调度方案优化确定性、调度性能和运行开销方面存在的不足,本文的目标是研究能够实现具有优化确定性、调度性能更优和运行开销更小的节能任务调度方法,具体步骤包括:任务排序、处理机分配和频率选择,构成最终调度方案的不同要素。本文从调度方案的解结构出发,通过逐步减少问题限制,研究不同要素对调度性能的影响,设计相应的节能任务调度算法,并通过理论证明和实验验证的方式评估方法的有效性。本文的主要工作和贡献包括:(1)对节能任务调度问题的模型和复杂度进行了分析,总结了降低应用执行能耗的技术路线。传统任务调度以追求总体完成时间最短为主要目标,节能任务调度在此基础上增加了能耗优化目标,而时间和能耗目标具有非正交性,使得节能任务调度问题变得更为复杂。通过对经典算法的分析和实验发现,传统任务调度方法存在过量使用处理机的问题,产生了不必要的能耗开销,本文提出一种启发式处理机去冗余方法,并形成通过减少处理机数量降低能耗的技术路线。此外,动态电压频率调节作为另一种技术路线,被现有节能任务调度方法广泛采用,通过松弛时间回收技术实现任务降频执行从而降低应用的总能耗,本文指出该技术在能耗优化方面的确定性以及在多频率组合条件下针对单个任务可获得最优解的特性。(2)在任务排序和处理机分配确定的条件下,考虑频率选择对调度性能的影响,提出一种基于线性规划的最优节能任务调度方案的求解方法。仅考虑频率选择时,能耗优化是在给定一个时间优化调度方案的基础上进行的,节能任务调度问题被转换为一个关于能耗的单目标最小化问题,可通过线性规划求解,本文给出了具体的建模方法:通过引入频率占空系数和任务间隔时间两种决策变量,建立能耗优化目标函数,并根据给定调度方案中的任务依赖和完成时间约束建立等价的线性约束条件。最终,利用现有的线性规划工具可在多项式时间内求得能耗最小的频率选择方案,由此证明在任务排序和处理机分配确定的条件下仅考虑频率选择进行节能调度优化是一个P问题。通过在随机任务图上的对比实验,验证了该方法相比经典的传统任务调度算法HEFT可以节约11.5%的能耗,同时相比同类算法EES和MVFS-DVFS在运行效率上提升了3倍。(3)在任务排序确定的条件下,考虑处理机分配和频率选择对调度性能的影响,提出一种基于变邻域搜索的节能任务调度优化方法。考虑处理机分配和频率选择时,节能任务调度需要同时考虑时间和能耗最小化的目标。现有方法多采用设计归一化算子将双目标优化转化为单目标优化,不能保证调度方案的优化确定性且调度性能并不理想。针对该问题,本文以一个时间优化的调度方案作为初始解,提出通过变邻域搜索获得优化解的方法,分别设计旨在降低时间和能耗的两种邻域结构,通过在不同邻域间的变换避免局部最优陷阱。此外,以初始解作为基线,对局部搜索进行剪枝优化,提高搜索效率。算法的设计过程保证了调度方案的优化确定性,同时,在随机生成和两个数值计算应用任务图上的实验结果表明,该方法突破了仅考虑频率选择的优化瓶颈,在时间和能耗方面分别可以实现1.3%和22.3%的优化。(4)综合考虑任务排序、处理机分配和频率选择对调度性能的影响,提出一种基于多目标模因算法的节能任务调度优化方法。以进化算法作为基本框架,通过遗传操作探测不同的任务序列,利用基于最早完成时间的启发式方法获得时间优化的调度方案,由此实现在可行域内快速定位良好的调度方案,再通过此前提出的基于变邻域搜索的方法搜索局部优化解,考虑到运行效率,局部搜索将按概率被启动。为保证优化确定性和加速收敛,算法引入一个时间优化调度方案作为遗传种子和性能基线,同时,建立帕雷托档案并通过非支配排序记录和更新搜索过程中的优化解。实现结果表明,得益于在全部可行域进行搜索,该方法在时间和能耗方面可以实现4.4%和29.9%的优化。同时,进化效率相比同类算法HECS提升了近180倍。

关键词：异构计算系统节能任务调度动态电压频率调节线性规划变邻域搜索模因算法

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面向双柔性多目标工作车间调度的智能算法研究

面向双柔性多目标工作车间调度的智能算法研究

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作者：公旭冉湖南大学

学位级别：硕士

柔性工作车间调度问题(FJSP)是得到最广泛研究的一类组合优化问题,针对该问题的研究对于提高工作车间效率、降低加工成本有重要的意义。然而伴随着车间加工模式、企业追求目标的变化,FJSP问题也需要融合新的加工元素以满足新形势下的加... 详细信息

柔性工作车间调度问题(FJSP)是得到最广泛研究的一类组合优化问题,针对该问题的研究对于提高工作车间效率、降低加工成本有重要的意义。然而伴随着车间加工模式、企业追求目标的变化,FJSP问题也需要融合新的加工元素以满足新形势下的加工要求。传统的FJSP问题中通常仅考虑机器作为车间唯一的资源约束,对其它资源约束如人工、工装约束的研究并不多见,这使得调度模型很难与实际工况相吻合。同时,在国家大力提倡绿色制造的背景下,如何对制造系统中的绿色指标建模从而实现加工过程中的能耗控制、环境保护也是亟需解决的问题。此外,如何设计高效的算法对新的模型求解也是一个重点和难点。本文研究内容如下:(1)提出考虑机器资源约束、人工资源约束的双柔性多目标调度车间模型,其中人工作为车间中的有限资源与机器共同决定工序的加工时间。建立了基于工艺约束、机器约束、人工约束的数学模型,以最小化最大加工时间、最小化最大机器负荷、最小化机器总负荷为优化目标。提出了综合考虑机器、人工约束和绿色指标的双柔性多目标车间调度模型,研究了不同机器和人工选择下对能耗、噪声、切削回收和安全指标影响,优化目标为最小化加工成本、最小化最大加工时间和最优化绿色性能。(2)针对双柔性多目标调度车间模型提出了一种模因算法(MA),根据问题特性设计相应的编码方法和解码方法,以及交叉和变异算子,提出一种消除算子以保证种群中的个体多样性。此外,本文提出了一种基于关键路径的邻域搜索算子,通过与非支配排序算法(NSGA-II)集成实现问题值域内的精确搜索。设计了一套用于验证算法有效性的算例,与另外两种成熟的多目标算法的对比实验表明本文提出的MA算法有很好的寻优性能。(3)针对融合绿色指标的双柔性调度问题的多目标特性,设计了一种非支配集成适应度排序算法(NEFR),介绍并改进了集成适应度排序算法,利用非支配排序和改进集成适应度排序共同决策进行个体选优。设计了两种基于关键路径且能够兼顾三个目标的邻域搜索算子,分别嵌入到NEFR框架中加强算法的局部搜索性能。基于传统FJSP问题算例设计了31个验证算例,对NEFR分别进行了横向和纵向的多组对比实验,结果表明NEFR在解决多目标调度问题上有更好的性能,并且证明了提出的邻域搜索策略的有效性。

关键词：柔性工作车间调度多目标优化人因模因算法绿色生产指标

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在轨空间智能制造：分布式调度建模与优化

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管理科学 2019年第7期

作者：李政阳云昕杨怡欣段文哲汪寿阳刘翱刘波

在轨空间制造系统是在行星大气层外的需要地面工厂、在轨空间工厂、天地运载工具协同的以进行空间设施建造为目标的一类分布式制造系统。分布式调度建模和高效优化求解技术是实现在轨空间智能制造的关键技术之一。本文针对一类具有组件... 详细信息

在轨空间制造系统是在行星大气层外的需要地面工厂、在轨空间工厂、天地运载工具协同的以进行空间设施建造为目标的一类分布式制造系统。分布式调度建模和高效优化求解技术是实现在轨空间智能制造的关键技术之一。本文针对一类具有组件地面分布式制造及运输、地空分批次运输、组件在轨装配等典型特点的在轨空间智能制造系统，将其分解为分布式同质流水线调度，考虑运输时间的同速并行机调度，考虑工件释放时间、机器可用时间、机器处理能力的单机批调度以及考虑组件释放时间、优先约束的单机调度等问题，并基于模型协调思想建立以最小化组件生产到产品装配总时长为目标的分布式多阶段调度模型。进而，将用于求解连续优化问题的易理优化算法扩展到离散调度问题，提出求解该分布式调度问题的基于易理优化的模因算法。基于中规模、大规模算例的仿真结果和算法分析比较表明：相较于粒子群算法、教学算法、水波算法等智能优化算法，所提算法是一种求解分布式多阶段调度问题的可行、有效算法。值得一提的是，这是第一篇关于在轨空间智能制造系统调度优化的研究。

关键词：在轨空间智能制造分布式调度易理优化算法模因算法智能优化　　in-space intelligent manufacturing distributed scheduling I Ching philosophy inspired optimization nemetic algorithms intelligent optimizationEE

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基于模因算法的动态多目标优化问题的研究

基于模因算法的动态多目标优化问题的研究

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作者：李艺贞厦门大学

学位级别：硕士

在现实世界中,往往存在着许多动态的多目标优化问题,由于此类问题具有多个依赖时间或环境的目标,并且这些目标可能是相互冲突、不可公度的,加之此类问题的最优解会随着时间而发生改变,因而通常很难设计出一种通用而又有效的方法来求解... 详细信息

在现实世界中,往往存在着许多动态的多目标优化问题,由于此类问题具有多个依赖时间或环境的目标,并且这些目标可能是相互冲突、不可公度的,加之此类问题的最优解会随着时间而发生改变,因而通常很难设计出一种通用而又有效的方法来求解此类问题。本文提出了一种基于模因算法(MA:MemeticAlgorithm)的动态多目标优化方法,并进行实验,获得了一些有意义的结果。\n 论文的主要工作如下:\n (1)问题描述与相关理论研究综述。主要包含动态多目标优化问题的定义及其特征的描述,进化算法在动态多目标优化问题的研究进展与研究目标的综述,动态多目标优化问题的测试函数及评价指标的总结。\n (2)提出了一种基于模因算法的动态多目标优化方法。该方法主要包含四个模块:进化算法模块、局部优化模块,变化检测模块和全局与局部搜索平衡控制模块。进化算法模块采用快速非支配排序和拥挤距离算子来查找种群中的非支配前沿;局部优化模块使用局部爬山和模拟退火算法作为局部模因算子,对精英个体进行局部优化;变化检测模块和全局与局部搜索平衡控制模块负责检测环境是否发生变化,若发生变化则根据检测到的变化量的大小来选择对应的局部模因算子以及改变该算子的局部搜索深度。本文提出的优化方法与基于进化算法的优化方法相比具有以下3个优点:①采用快速非支配排序和拥挤距离计算,能够更快找到非支配个体;②采用局部优化能够改善种群结构,较好的保持种群的多样性,具备较高的局部寻优能力,可以加快种群的收敛速度;③采用动态检测及全局与局部搜索平衡控制可以检测变化的剧烈程度,对此做出相应的反应,能够加快算法对环境变化的响应。\n (3)实验仿真与结果分析。通过设置多组实验参数求解三个动态多目标测试问题,将基于模因算法的动态多目标优化方法与DNSGAⅡ-A算法的优化结果进行对比,实验结果表明基于模因算法的动态多目标优化方法所取得的最优解集的整体性能要比DNSGAⅡ-A算法的最优解集好,收敛速度更快。

关键词：动态多目标优化模因算法局部模因算子局部搜索平衡最优解

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冗余及监控混合策略的优化配置算法研究

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计算机研究与发展 2016年第3期53卷 682-696页

作者：何盼谭春袁月吴开贵中国科学院重庆绿色智能技术研究院重庆400714 重庆大学计算机学院重庆400044

大数据环境中监控和冗余混合策略的采用引起资源优化配置模型的状态空间膨胀,进化搜索算法在整型与非整型变量结合的解空间中的搜索效率有待提高,为此提出了基于搜索邻域分析的三元组模因算法.在分析了监控频率等参数变化对组件及系统... 详细信息

大数据环境中监控和冗余混合策略的采用引起资源优化配置模型的状态空间膨胀,进化搜索算法在整型与非整型变量结合的解空间中的搜索效率有待提高,为此提出了基于搜索邻域分析的三元组模因算法.在分析了监控频率等参数变化对组件及系统可靠性增长影响的基础上,针对监控频率提出了基于变长邻域的近邻生成方法,针对策略选项提出了与组件关联的近邻生成方法.采用模因算法框架并改进了局部搜索算子,通过组件间的迭代搜索在保持个体优势的同时增大搜索范围.该算法能够用于求解混合策略下的组件保障措施选项及相应优化配置参数;与现有多策略搜索算法相比,在相同可靠性约束下,该算法能够得到消耗更低的资源配置结果;局部搜索策略对算法稳定性未造成明显影响.

关键词：冗余度分配监控资源分配可靠性优化模因算法敏感度分析

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含分布式电源配电网故障定位

含分布式电源配电网故障定位

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作者：杨刚合肥工业大学

学位级别：硕士

配电网故障定位是配电自动化的一个重要内容,为提高用电质量,缩短停电时间,提高供电连续性,为故障隔离和供电恢复提供参考,要求配电网在故障时候能快速准确的得出故障区段。而随着分布式电源广泛的接入电网中,且分布式电源在不同运行情... 详细信息

配电网故障定位是配电自动化的一个重要内容,为提高用电质量,缩短停电时间,提高供电连续性,为故障隔离和供电恢复提供参考,要求配电网在故障时候能快速准确的得出故障区段。而随着分布式电源广泛的接入电网中,且分布式电源在不同运行情况下按照分布式电源接入标准需要退出运行,导致电网潮流、网络拓扑结构的变化给配电网的故障定位带来了新的挑战。本文基于智能算法和矩阵算法,改进其在配电网故障定位中的应用,以获得准确高效的故障定位结果。本文首先介绍了馈线自动化的发展与现状,简介了集中式和就地式馈线自动化,对目前研究较多的集中式馈线自动化的相关方法进行了介绍。建立蚁群算法应用于配电网故障定位数学模型,在分布式电源接入下,构造了基于搜索策略的各个开关状态获取方法模型,采用精英蚂蚁和最大最小蚂蚁方法改进算法的性能,采用分区原则,降低了可行解的维度,简化故障定位的复杂性。仿真表明,相较于传统蚁群算法,改进蚁群算法性能更优,全局寻优能力更强,应用于故障定位效果更好。鉴于模因算法良好的全局搜索能力和局部搜索能力,建立基于模因算法的配电网故障定位模型,采用蚁群算法构造初始解,构建能适应分布式电源动态投切的开关函数,采用分区原则,对于无源树枝,采用检测入口处的FTU状态,以简化故障定位计算。仿真结果表明算法在很少的迭代次数内,能获得故障定位结果,且具有良好的容错性。带通信功能的故障指示器在配电网中的应用,基于故障指示器向控制中心提供的故障信号,采用矩阵算法,构造故障统一判据,来进行快速的故障定位。该算法不需要复杂的矩阵运算,判据简单,仿真结果表明,对于单点故障和多点故障都能很好的识别,在非关键点信息缺失情况下,也能快速的得出正确的故障区段。

关键词：分布式电源故障定位模因算法分区处理矩阵算法

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基于Multi-Agent仿真的动态车辆路径算法研究

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信息技术 2015年第5期39卷 121-124页

作者：潘莹陈家琪上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

针对DVRP(Dynamic Vehicle Routing Problem,动态车辆路径问题)的复杂性和灵活性,考虑到DVRP问题中的客户需求、交通流和车队管理,提出将MATSim(Multi-Agent Transport Simulation,多Agent交通仿真)和DVRP算法相结合的策略,利用MATSim仿真框架构造一个动态的现实世界环境,结合DVRP算法来求解DVRP问题。DVRP算法采用的是结合进化算法和局部搜索策略的模因算法,同时给出了3种不同客户拓扑结构下的测试用例,并比较了DVRP算法与蚁群算法和禁忌搜索算法的结果,表明该算法具有更高的效率。

关键词：交通流车队管理局部搜索策略模因算法

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