超启发式算法研究及其在低碳LRP中的应用

发布时间：2020-06-06 21:10

【摘要】：物流配送选址-路径优化问题(LRP)是目前物流领域的一个热点问题,在绿色物流的大环境下,基于节能减排的出发点,研究物流配送选址-路线中的碳排放问题建模与优化理论具有重要的科学意义和实用价值。由于目前关于物流问题的模型种类繁多,因此对求解算法要求具有良好的通用性。超启发式算法是近年来发展起来的一种新型启发式算法,可以简单阐述为“寻找启发式算法的启发式算法”,提供了一种高层次启发式方法,通过管理或操纵一系列低层次启发式算法(Low-Level Heuristics,LLH),以产生新的启发式算法。这些新启发式算法被用于求解各类组合优化问题。超启发式算法具有良好的通用性,无需针对不同实例进行复杂的参数设置,即可获得高质量解。因此,研究超启发式算法在LRP问题上的应用,具有十分重要的意义。本文分析了超启发式算法的种类与特点,并将其用在了低碳LRP问题上。具体包含以下几点工作:1.针对目前VRP问题和LRP问题在构造式算子上的研究比较少,提出了一种基于构造的底层启发式算子,称作自适应蚁群构造算子。该算子模仿蚁群算法的构造过程,将每一只蚂蚁选择下一个城市的抉择视作一次操作,提供上层选择策略调用。对比实验表明,在基于离线学习的上层选择策略下,算子库在加入自适应蚁群构造算子后,提升了初始解的质量,并提高了算法的收敛性。2.针对目前超启发式算法的上层选择策略容易陷入局部最优的问题,提出了基于初始解表的选择策略。该方法将多个初始解引入表中开始同时迭代搜索,通过选择淘汰,最终锁定一个初始解进行单点搜索。实验表明,初始解表策略能够在相同的时间复杂度下,使得算法跳出局部最优解,让解的质量提升10%左右。3.为了发掘每个底层启发式算子之间的内在联系,搜索出优异的算子排列组合,将蛙跳算法应用在超启发式算法的上层选择策略。在蛙跳算法划分种群的过程中,提出了基于最长公共子序列的相似度计算方法,并用动态规划去求个体的相似度。实验表明,该相似度计算方法更能够反映个体间的相似性,从而获得更高质量的解。最后对全文进行总结,并提出了现有超启发式算法研究的不足之处,为以后的算法研究提供了参考价值。
【图文】：

浙江工业大学硕士学位论文领域屏蔽高层启发式策略(用于管理或操纵LLH)LLH1LLH2…LLHn控制域问题域底层启发式算子(Low Level Heuristics, LLH)· 问题描述· 目标函数· 初始解(种群)· 其它智能计算专家领域专家图 1-1 概念模型

超启发式算法选择方法和接收准则
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP18

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 桂洪照;;几种具有代表性的启发式算法研究[J];电子制作;2016年02期

2 王芳,施国洪;商贸服务业选址决策研究——一种基于阿德兰启发式算法的选址方法[J];江苏商论;2004年07期

3 陶光远;周佩德;王强;;最优运输径路选择的启发式算法[J];南京工学院学报;1987年06期

4 许杰锋;;客车调度问题(BSP)的数学模型及一种新的启发式算法[J];上海交通大学学报;1988年06期

5 邢琳;;一种启发式识别被积函数算法的设计与实现[J];中南矿冶学院学报;1988年01期

6 郭耀煌,范莉莉;货运汽车调度的一种启发式算法[J];系统工程;1989年01期

7 杨英杰;;单体型装配问题的启发式算法研究[J];数字技术与应用;2017年01期

8 陈燕;谢琪琦;刘咏;崔耀东;;圆形件下料顺序分组启发式算法的设计与实现[J];图学学报;2017年01期

9 潘立军;符卓;;求解带硬时间窗车辆路径问题的时差插入启发式算法[J];计算机应用;2012年11期

10 高尚,陈钢;可靠性优化的一种新的启发式算法[J];工程设计学报;2004年03期

相关会议论文 前10条

1 冯德鸿;唐加福;郭琦;李辉;;订货批量问题改进的相关策略启发式算法与仿真分析[A];2007系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2007年

2 罗守成;唐国春;;二维集装箱问题的一个启发式算法[A];2001年全国数学规划及运筹研讨会论文集[C];2001年

3 刘嘉敏;马广煜;黄有群;;基于组合的三维集装箱装入启发式算法的研究[A];全国第13届计算机辅助设计与图形学（CAD/CG）学术会议论文集[C];2004年

4 戴娜;肖杰;邸瑞华;;异构计算环境下任务调度模型的启发式算法研究[A];2006年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集（三）[C];2006年

5 许争争;;自有和租用车辆并存条件下基于协作的启发式算法研究[A];第十九届中国管理科学学术年会论文集[C];2017年

6 刘青松;孔云峰;党兰学;王震;;元启发式算法在校车路径规划中的应用[A];第七届全国地理学研究生学术年会论文摘要集[C];2012年

7 何正文;徐渝;;多模式项目支付进度问题的优化模型及启发式算法[A];中国运筹学会第七届学术交流会论文集（上卷）[C];2004年

8 黄忠圣;;高等启发式算法在桁架结构优化中的应用[A];北京力学会第21届学术年会暨北京振动工程学会第22届学术年会论文集[C];2015年

9 李兵;蒋慰孙;;改进的遗传算法及在一类组合优化问题中的应用[A];1995中国控制与决策学术年会论文集[C];1995年

10 张建勇;李军;;模糊需求VRP的一种Sweeping启发式算法[A];第九届中国管理科学学术年会论文集[C];2007年

相关重要报纸文章 前2条

1 羽中;启发式算法的大能量[N];国家电网报;2018年

2 褚会会;建立数学模型 启发式算法求解[N];东方烟草报;2016年

相关博士学位论文 前10条

1 丁俊文;启发式算法中疏散性机制在求解组合优化问题中的应用[D];华中科技大学;2017年

2 闫志远;地理网络分析中的并行启发式算法研究[D];中国矿业大学(北京);2015年

3 古继兴;KOD多播技术与Steiner树启发式算法[D];上海交通大学;2007年

4 董兴业;启发式算法及其在同顺序流水作业问题中的应用[D];北京交通大学;2008年

5 马华伟;带时间窗车辆路径问题及其启发式算法研究[D];合肥工业大学;2008年

6 胡大伟;设施定位和车辆路线问题模型及其启发式算法研究[D];长安大学;2008年

7 石文;空中交通管理优化问题研究[D];天津大学;2014年

8 杨玉珍;基于元启发式算法的带生产约束作业车间调度问题若干研究[D];华东理工大学;2014年

9 邓冠龙;基于元启发式算法的调度问题若干研究[D];华东理工大学;2012年

10 郑君玺;一类混合生产线调度与数值仿真技术的研究[D];华南理工大学;2016年

相关硕士学位论文 前10条

1 徐昶;超启发式算法研究及其在低碳LRP中的应用[D];浙江工业大学;2019年

2 蔡永乐;求解有色旅行商问题的自然启发式算法研究[D];武汉大学;2017年

3 郭竹峰;基于变量权重的约束满足问题启发式算法研究[D];吉林大学;2018年

4 郑志祥;基于元启发式算法的进场决策支持研究[D];南京航空航天大学;2018年

5 王中玉;误工最小化流水调度精确及启发式算法研究[D];大连理工大学;2018年

6 许莹莹;面向最大割问题的启发式算法及其应用[D];太原科技大学;2018年

7 苗晓燕;基于启发式算法边坡及支挡结构稳定性分析方法[D];湖南大学;2017年

8 霍超;求解多目标无约束二元二次规划问题的元启发式算法研究[D];电子科技大学;2018年

9 罗云凤;基于启发式智能搜索的货运列车节能优化研究[D];江西理工大学;2018年

10 江韵;《大数据元启发式算法》（第5章与第8章）翻译实践报告[D];青岛科技大学;2018年

，

本文编号：2700270