检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与设计 2021年第7期42卷 1904-1911页

作者：刘馨张强东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

为求解绿色车辆路径问题(green vehicle routing problem),提出一种离散乌贼算法(DCOA)。采用轮盘赌机制增强初始解选择的随机性,引入精英片段插入策略指导乌贼细胞群的进化方向,提高搜索效率,利用2-opt法和shift法优化当前细胞,增强最... 详细信息

为求解绿色车辆路径问题(green vehicle routing problem),提出一种离散乌贼算法(DCOA)。采用轮盘赌机制增强初始解选择的随机性,引入精英片段插入策略指导乌贼细胞群的进化方向,提高搜索效率,利用2-opt法和shift法优化当前细胞,增强最优解的局部开发能力。选取Augerat标准数据集,对算法进行测试,并与BA、PSO、CS、SA以及ACO算法进行比较。实验结果表明,DCOA算法相较于其它算法有更强的寻优能力,可以有效求解绿色车辆路径问题,求得的解更能满足绿色车辆路径问题的需求。

关键词：绿色车辆路径问题离散乌贼算法轮盘赌机制精英片段插入策略 2-opt法

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基于改进乌贼算法的绿色车辆路径问题研究

基于改进乌贼算法的绿色车辆路径问题研究

引用

作者：刘馨东北石油大学

学位级别：硕士

随着互联网经济的快速发展,物流运输行业变革加快,然而物流运输过程中产生的二氧化碳等温室气体也造成了一定的环境污染。如何通过对配送车辆路径的合理规划,有效降低配送过程中的总成本和碳排放,已逐渐成为车辆配送路径问题研究的热点... 详细信息

随着互联网经济的快速发展,物流运输行业变革加快,然而物流运输过程中产生的二氧化碳等温室气体也造成了一定的环境污染。如何通过对配送车辆路径的合理规划,有效降低配送过程中的总成本和碳排放,已逐渐成为车辆配送路径问题研究的热点。本文以经典车辆路径问题为基础,同时考虑车辆油耗成本和碳排放成本,对绿色车辆路径相关问题进行深入研究。由于GVRP问题属于NP-Hard问题,用传统启发式算法和精确算法求解,计算时间会随着问题规模的扩大呈指数级增长,难以在有限时间获得较优的解。因此,亟待寻找有效求解复杂GVRP问题的新方法。群智能优化算法是模拟生物进化或觅食行为的新型算法,具有收敛速度快、搜索能力强等特点。因此,群智能优化算法被越来越多的应用在求解GVRP问题中,本文主要围绕求解GVRP问题的改进乌贼算法进行了深入研究,具体研究内容如下:1.针对标准乌贼算法求解GVRP问题时种群进化过程中随机性太大,种群进化方向无法调控的缺点,设计了一种离散乌贼算法(DCOA),该算法首先利用轮盘赌机制提高了初始种群的优良性,加快了算法的收敛速度;其次,为了更符合求解GVRP问题的需求,同时为了指导种群的进化方向,引入基于精英片段的交叉策略,并在局部搜索中引入2-opt法和是shift法,进一步提高算法的优化性能;最后,通过Augerat标准数据集进行仿真实验,将获得结果与其他算法的实验结果进行对比分析,验证提出算法的有效性和可行性。2.为进一步研究更符合低碳经济发展的GVRP问题,建立碳约束的绿色车辆路径问题模型,设定一定的碳排放惩罚成本从而限制配送中心的整体碳排放量。同时设计一种混合离散乌贼算法对模型进行求解,该算法引入信息素引导法,利用碳排放量因素和路径长度因素来共同决定某个客户点的转移概率大小,通过信息素引导的swap法和信息素引导的shift法进行全局搜索,使算法在整个搜索空间中按照信息素的正向引导快速向正确解空间靠近;采用Or-opt法和3-opt法帮助算法跳出局部最优,增强算法在最优解附近的寻优能力,扩大算法邻域搜索空间;最后通过Augerat标准数据集中三类算例进行实验仿真,并将实验结果与其他算法进行对比分析,进一步验证混合离散乌贼算法的稳定性和可行性。

关键词： GVRP 离散乌贼算法碳约束信息素引导法邻域搜索

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