一种有效求解厌恶设施选址问题的混合启发式算法

发布时间：2018-08-27 16:10

【摘要】：由于1-maximin模型的目标函数在每条边上是分段线性的凹函数,基于1-maximin模型的这一特点,将粒子群算法和黄金分割法有机结合起来,提出了一种求解1-maximin模型的混合粒子群-黄金分割(PSO-GS)算法。数值实验表明,PSO-GS算法求解1-maximin模型和1-maxisum模型较Un Center和Newalgorithm算法效率高。
[Abstract]:Because the objective function of the 1-maximin model is a piecewise linear concave function on each edge, based on the characteristics of the 1-maximin model, the particle swarm optimization algorithm and the golden section method are combined organically. A hybrid particle swarm optimization (PSO-GS) algorithm for solving 1-maximin model is proposed. Numerical experiments show that PSO-GS algorithm is more efficient than Un Center and Newalgorithm algorithm in solving 1-maximin model and 1-maxisum model.
【作者单位】： 北京化工大学理学院;北京化工大学经济管理学院;
【基金】：国家自然科学基金(71571010/71372195) 北京化工大学学科建设项目(XK1522)
【分类号】：O22;TP18

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 刘霆,谢如鹤,高红建;货物合理拼装的实用启发式算法及其改进[J];物流技术;2003年06期

2 李诗珍;;配送中心订单分批拣货模型及种籽启发式算法[J];起重运输机械;2009年01期

3 王庆贞;赵雁;钟斌;王玉龙;;车辆优化调度算法研究初探[J];黑龙江科技信息;2010年03期

4 王乐善;_5良震;;求图的总体最佳2—划分的有效启发式算法[J];安徽大学学报(自然科学版);1983年02期

5 徐亦文;运输路径问题的一个新启发式算法[J];上海机械学院学报;1987年02期

6 陈驻民;羊英;;混流企业中基于瓶颈的启发式算法的应用[J];武汉理工大学学报(信息与管理工程版);2010年02期

7 马磊;任成磊;韩定定;;模块度优化启发式算法应用[J];现代电子技术;2012年19期

8 赵赫,杜端甫;TSP的邻域搜索算法的分析和改进[J];中国管理科学;1997年01期

9 徐海东,王大康;启发式算法在非满载货物运输优化调度中的应用[J];煤矿机械;2004年11期

10 陈强,刘佐成,崔莉莉;基于启发式算法的集装箱配载问题的研究[J];昆明理工大学学报(理工版);2004年06期

相关会议论文 前4条

1 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

2 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

3 杨丹;李东;;非相同并行加工系统的启发式调度算法[A];中国运筹学会第六届学术交流会论文集（下卷）[C];2000年

4 洪宗友;;No-Wait流水车间调度问题求解研究[A];科学发展与社会责任（A卷）——第五届沈阳科学学术年会文集[C];2008年

相关博士学位论文 前1条

1 任志磊;组合优化问题的特化与泛化算法设计[D];大连理工大学;2013年

相关硕士学位论文 前8条

1 赵玉娟;CDCL SAT求解器中的分支变量启发式算法研究[D];西南交通大学;2017年

2 边哲永;基于两种改进策略的亚启发式算法求解路径相关问题研究[D];天津大学;2016年

3 张翠平;高速旅客列车运行调整问题的图论模型与启发式算法[D];北京交通大学;2010年

4 简其和;基于目标和空间正交分解的布局启发式算法的研究[D];天津大学;2003年

5 王其涛;元启发式算法在离散选址中的应用[D];南京航空航天大学;2010年

6 武秀焕;集成化物流管理中随机库存路径问题研究[D];华中师范大学;2009年

7 郭进;多订单并行分拣问题的优化研究[D];上海交通大学;2012年

8 孙晓;一个改进的SLP方法—研究与实践[D];对外经济贸易大学;2007年

，

本文编号：2207778