基于混合启发式蚁群优化算法在双层车辆路径问题的研究--《广东工业大学》2012年硕士论文
基于混合启发式蚁群优化算法在双层车辆路径问题的研究
【摘要】：NP问题是自然界中普遍存在的一类问题,由于其目标解的搜索空间随着规模的增加而呈现指数级的增长,所以该问题已经成为当今计算机科学,人工智能等领域的瓶颈问题和热点问题。目前,传统的基于最优解的精确优化方法在求解大规模的NP完全上表现的无能为力,而与在可接受的条件限制(如时间)内找到问题的满意解的启发式算法成为解决该问题的一个有力工具,从而也成为科学界应用界研究的热点。
蚁群优化算法作为一种群智能启发式算法,凭借其自身的正向反馈(能保证快速找到好的解),蚂蚁间的耦合性小(适合分布式计算并可以逃避过早的收敛)和基于贪婪的启发式搜索(帮助算法在早期阶段找到可行解)等特性,在求解NP问题上得到了广泛的应用,并且有较为完善的理论基础。另一方面,本文所重点研究的车辆路径问题是一类典型的NP问题。实际生活中的很多问题都可以被抽象为车辆路径问题,如快递发货问题,飞机、铁路列车、水运船舶及公共汽车的调度问题,物流配送问题,工作排班等问题。因此,研究车辆路径问题的启发式算法有着极为重要的理论意义和现实价值。经过几十年的发展,该问题也取得了喜人的成果,在理论和应用上都表现了很大的可行性。
本课题研究了混合启发式蚁群优化算法(结合改进的蚁群优化算法结合邻域搜索算法)及其在车辆路径问题中的应用,结合启发式算法善于发现可能存在最优解的区域和局部搜索算法善于在某个区域中找到更好的解的各自优势,提出了混合启发式算法,解决了带容量约束的车辆路径问题和在学术界提出不久的双层车辆路径问题,并且在公开测试样例表现出了一定的优越性,说明了算法的有效性。
本课题主要取得的成果主要有以下几个方面：第一,在原有基础蚁群优化算法(ACO)基础上,对该元启发式算法根据车辆路径问题的特点进行了改进,并在性能和效率上取得更好的结果；第二,在领域下降搜索算法的基础上提出了一种局部搜索能力更强的多领域下降搜索法；第三,在大规模的双层路径问题中,提出了一种效率更高的局部搜索算法：基于阈值的领域搜索；第四,结合贪婪算法,蚁群优化算法和各种领域搜索算法,本文提出了一种基于阈值的混合启发式算法,用于求解双层车辆路径问题。利用传统启发式算法的快速性,蚁群优化算法的搜索多样性以及局部搜索算法较强的局部寻优能力,提高求解质量,加速算法的收敛性。总的来说,本论文对蚁群优化算法和车辆路径问题,特别是运量限制的车辆路径问题和双层路径问题进行了实验性的研究,且已实际的车辆路径问题相结合,取得了实际应用价值。
【关键词】：
【学位授予单位】：广东工业大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2012【分类号】：TP301.6【目录】：
摘要4-6ABSTRACT6-8目录8-10Contents10-12第一章 绪论12-20 1.1 课题背景及研究意义12-14 1.2 国内外研究现状14-18
1.2.1 车辆路径问题14-16
1.2.2 双层车辆路径问题16-18 1.3 本课题研究的主要内容18-20第二章 蚁群算法综述20-25 2.1 蚁群优化算法的基本原理20 2.2 基本蚁群优化算法的数学描述20-22 2.3 改进的蚁群优化算法22-23 2.4 蚁群优化算法的优缺点23-24 2.5 本章小结24-25第三章 求解VRP问题的领域搜索蚁群优化算法25-34 3.1 引言25-26 3.2 运力限制的车辆路径问题26-27 3.3 混合启发式算法IACO MND27-29
3.3.1 信息素初始化27
3.3.2 构建可行解27-28
3.3.3 信息素局部更新28-29
3.3.4 信息素全局更新29 3.4 多领域下降搜索29-31 3.5 实验计算和结果分析31-33 3.6 结论33-34第四章 双层车辆路径规问题34-48 4.1 问题介绍34-35 4.2 基于阈值的混合启发式算法35-36
4.2.1 基于距离的启发式贪婪算法36
4.2.2 领域搜索蚁群优化算法36 4.3 基于阈值的局部搜索算法36-38
4.3.1 基于阈值的插入法37
4.3.2 基于阈值的交换法37-38 4.4 实验计算和结果分析38-47 4.5 结论47-48第五章 程序使用说明48-61 5.1 VRP程序附件48 5.2 程序接口48-53
5.2.1 程序接口说明48
5.2.2 运行环境48
5.2.3 具体说明48-51
5.2.4 简单例子51-53 5.3 2E-VRP程序接口53-60
5.3.1 程序接口说明和运行环境53
5.3.2 具体说明53-58
5.3.3 简单例子58-60 5.4 本章小结60-61结束语61-63参考文献63-68攻读学位期间发表论文68-69攻读硕士学位期间的其他成果69-71致谢71
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京公网安备75号蚁群优化算法--《西北师范大学》2009年硕士论文
蚁群优化算法
【摘要】：
蚁群优化算法是由意大利学者Dorigo M等人于1991年提出的一种模拟昆虫王国中蚂蚁群体智能行为的仿生优化算法。蚁群优化算法以其分布式并发性、较强的鲁棒性、易于与其他方法相结合等优点引起越来越多的国内外学者的关注,成为目前国内外启发式算法的研究热点和前沿问题。
尽管蚁群算法目前尚未形成严格的理论基础,国内外的相关研究还处于实验探索和初步应用阶段,但是研究工作已经由当初单一的旅行商问题领域渗透到多个应用领域,由解决一维静态优化问题发展到解决多维动态组合优化问题,由离散域范围扩展到连续域,而且在蚁群算法的硬件实现上也取得许多突破性的研究成果,从而使这种新兴的仿生优化算法展现出勃勃生机和广阔的发展前景。
本文在阅读国内外大量文献资料的基础上,总结了当前蚁群算法的研究成果和亟待解决的问题,介绍了算法的发展历程、算法的基本理论、核心思想、数学模型、ACO优化算法的概念和实现框架、基本蚁群AS算法的实现框架及步骤。
由于蚁群算法的参数配置没有完善的理论依据,且算法对于参数依赖性很强,参数α、β、ρ等的选取原则和选取方法直接关系到算法的收敛性和寻优能力。为了对算法的改进提供理论依据,本文进行了大量的参数测试,并详细地进行了参数的分析,确定了AS算法和ACS算法参数的最佳配置。在完成基本AS算法和ACS算法参数分析的基础上,进行了两点重要改进,提出了2点改进方案,即采用新的信息素初始化方法和局部搜索中通过聚类进行二次搜索,得到了一种改进的蚁群优化算法。利用Matlab完成了基本蚁群AS算法和改进的蚁群ACS算法的相关程序,并以TSPLIB中的Olive30为实例,对基本蚁群AS算法和改进的蚁群ACS算法进行了测试。仿真结果表明,本文改进后的蚁群算法,其收敛速度和全局寻优能力均优于同期的已有研究结果。
【关键词】：
【学位授予单位】：西北师范大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2009【分类号】：TP301.6【目录】：
Abstract5-9
第1章 绪论9-15
1.1 引言9-10
1.2 蚁群算法的发展概述10-11
1.2.1 蚁群算法的起源10
1.2.2 蚁群算法的发展历程10-11
1.3 蚁群算法的模型及基本原理11-13
1.3.1 模型的建立11-12
1.3.2 蚁群算法的基本原理12-13
1.4 论文的主要工作13-14
1.5 论文的组织安排14-15
第2章 蚁群优化元启发式算法15-20
2.1 概念15
2.1.1 启发式算法15
2.1.2 元启发式算法15
2.2 蚁群优化元启发式算法15-16
2.3 ACO中的问题类型描述16-17
2.4 人工蚂蚁的行为17-18
2.5 ACO算法的结构框架18
2.6 ACO元启发式算法的应用18-19
2.7 小结19-20
第3章 TSP中的蚁群优化元启发式算法20-28
3.1 TSP问题20
3.2 ACO扩展算法20-24
3.2.1 蚂蚁系统21-23
3.2.2 精华蚂蚁系统23
3.2.3 基于排列的蚂蚁系统23
3.2.4 最大最小蚂蚁系统23-24
3.3 蚁群系统24-26
3.4 近似非确定性树搜索26
3.5 ACO的超立方体框架26-27
3.6 本章小结27-28
第4章 ACO算法的实现28-56
4.1 ACO算法的具体实现28-36
4.1.1 数据结构28-30
4.1.2 算法30-35
4.1.3 实现其他ACO算法时的修改35-36
4.2 基本AS和ACS算法的实现36-37
4.3 AS算法参数的测试37-46
4.3.1 信息素因子α和启发式因子β的参数测试37-43
4.3.2 信息素蒸发因子ρ的测试43-46
4.4 ACS算法参数的测试46-54
4.4.1 信息素因子α和启发式因子β的参数测试47-51
4.4.2 信息素蒸发因子ρ的测试51-53
4.4.3 伪随机比例因子 q_0 的测试53-54
4.5 本章小结54-56
第5章 ACO算法的改进56-62
5.1 蚁群算法的改进分析56-57
5.2 蚁群算法的改进方法57-59
5.2.1 改进一57-58
5.2.2 改进二58-59
5.3 测试仿真59-60
5.4 本章小结60-62
第6章 总结与展望62-64
参考文献64-67
攻读硕士学位期间发表论文68
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京公网安备75号应用于机组组合问题的启发式蚁群算法--《现代电力》2013年04期
应用于机组组合问题的启发式蚁群算法
【摘要】：针对机组组合(UC)的整数-实数混合规划问题,先用二次规划计算各时段不同机组组合最优负荷分配,并选取各时段煤耗最小组合构造启发式初始解,根据解提供的信息设计一种删除不合理候选运行组合的方法,大幅缩小解空间。利用最大最小蚁群算法(MMAS)在解空间中搜索机组启停策略。针对MMAS效率低搜索慢的问题,算法在迭代完成后引入局部搜索。为降低启动煤耗,在蚂蚁转移概率公式以及信息素更新表达式中加入运行机组数因子及启动煤耗惩罚项,降低启动煤耗高的组合被选中概率,进而优化各时段同时运行机组数量。仿真结果表明以上改进能够大幅提高算法求解速度,具有较强的全局寻优能力。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TM621;TP18【正文快照】：
0引言机组组合问题(unit commitment,UC)是指在给定的调度周期内,为得到最小煤耗,求取每一时段机组的启停策略及各运行机组所带负荷多少的优化问题。研究UC问题对于节能减排,降低发电成本,提高电厂竞争力具有重要意义。UC问题为整数—实数混合规划问题。确定机组的启停状态组
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