公共自行车调度优化问题研究
【学位授予单位】:杭州电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP18;U491.225
【图文】:
我国很多城市如广州市[20]仍凭借人工经验进行调度,缺乏科学的理论指导,不能起到很好的调度效果。因此,对公共自行车调度问题的研究刻不容缓,学者们需要对公共自行车动静态调度展开深入研究。1.3 研究内容与技术路线本文主要对公共自行车静态调度和动态调度问题进行研究。研究的主要内容包括对问题建模、对动态调度策略的设计、对多调度中心的处理策略、对调度算法(包括静态调度算法和动态调度算法)的设计。
群算法算法是一种群体智能算法,该算法意大利研究人员 M.Dorign程中群体行为的启发而提出的。蚁群在找到食物之后,会将食逐渐找到家和食物之间路程更短的路线,沿着更短的路线搬 2.1 所示,图中标记 F 的区域是食物,标记 N 的区域是蚁穴过三次迭代蚁群慢慢找到一条更短的路线的过程。
该算法就是按照一定规律重复这两个步骤。对于该算法的改进可以从邻域结构、初始解的构造、局部搜索方法等子步骤中着手。2.3.5 蛙跳算法蛙跳算法[49]是一种模拟青蛙群群觅食过程的群体智能算法,青蛙会跳跃到不同的石头上去寻找食物多的地点。每只青蛙都赋予了文化,这个文化就是问题的解。蛙群会根据文化分成不同小群体,每个小群体内的青蛙受彼此之间的文化影响,文化在发生改变。在内部文化发生变化后,小群体又混合在一起组成一个大的蛙群。整个过程被重复着直到最优的文化不再改变,这就是蛙跳算法。该算法的一般步骤如下所示:Step1 初始化青蛙种群以及种群的各种参数,每个青蛙就是一个解。Step2 根据青蛙的适应度对青蛙排序,适应度越大说明其解越优。然后将所有青蛙分成 组: , , ,也就是 个子群体,子群体划分规则如下:依次将种群中前 ( / )小代价值的青蛙分到( / )组。其子群体划分过程原理如图 2.2所示,图中数字是根据适应度值进行排序的青蛙编号。
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本文编号:2756515
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