蛙跳算法的改进及在车辆路径问题中的研究

发布时间：2017-05-31 15:11

  本文关键词：蛙跳算法的改进及在车辆路径问题中的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在计算机、工程设计、经济管理、智能交通、人工生命等众多领域中,优化问题是个普遍存在的问题.正是这些现实问题的不断驱使,优化问题已成为一门应用范围广、实用性强的实验学科.对于优化问题的求解,人们也进行了长期不懈的探讨和研究.求解方法一般分为两类：传统算法和智能优化算法.智能优化算法克服了传统算法计算复杂大、应用范围局限等缺点,对于规模大且函数性质比较差的优化问题效果显著,通用性更强、适应性更广、效率更好.蛙跳算法(SFLA)是一种新型的仿生物学智能优化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力.作为一种全新的启发式群体进化算法,蛙跳算法结合了基于模因进化的模因算法和基于群体信息共享机制的粒子群智能优化算法的优点.该算法具有概念简单、调整参数少、计算速度快、全局搜索能力强、易于实现等特点,正逐渐成为一种解决问题的有效途径和方法.但蛙跳算法来源于生物群体现象,其理论分析和应用研究都处于初级阶段,有待于进一步发展和完善.本文针对蛙跳算法容易早熟收敛、搜索精度不高等缺点进行改进,最后将改进后的算法应用于旅行商问题(TSP)和容量约束车辆路径优化问题(CVRP)的求解.一、在蛙跳算法的局部搜索中引入拟人退火思想,提出了基于拟人退火的蛙跳算法(PA-SFLA)改进后的算法通过借鉴模拟退火的随机扰动、增加拟人策略来提高寻优能力,避免陷入局部最优.最后利用经典函数测试,验证了改进后算法的优越性.二、将改进后的蛙跳算法应用于旅行商问题(TSP)的求解.简单描述了TSP问题的数学模型和设计思路,并进行最后的实例仿真,得到了模型的最优解,验证了改进后的蛙跳算法求解TSP问题的可行性和有效性.三、最后,将改进后的蛙跳算法应用于容量约束车辆路径优化问题(CVRP)的求解.简单描述了CVRP问题的数学模型和算法设计,构造恰当的编码方法,并通过实例仿真得到多条可行路径,提供多种调度方案,验证了改进后的算法求解CVRP问题的可行性和有效性.最后,全面系统的总结全文,提出蛙跳算法中的不足及后续需要改进的地方.
【关键词】：优化问题 蛙跳算法 模拟退火 旅行商问题 容量约束车辆路径问题
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 绪论11-18
• 1.1 引言11-12
• 1.2 蛙跳算法产生的背景12-13
• 1.3 蛙跳算法的研究现状13-16
• 1.3.1 蛙跳算法的理论研究14
• 1.3.2 蛙跳算法的性能改进研究14-15
• 1.3.3 蛙跳算法的应用研究15-16
• 1.4 本文研究内容和创新点16
• 1.5 本文内容安排16-18
• 第二章 蛙跳算法研究基础18-29
• 2.1 优化算法的基本概念18-20
• 2.1.1 优化问题18-20
• 2.1.2 优化算法及分类20
• 2.2 智能优化算法20-22
• 2.2.1 进化计算20-21
• 2.2.2 群智能算法21-22
• 2.2.3 其他智能优化算法22
• 2.3 蛙跳算法22-29
• 2.3.1 蛙跳算法的基础理论22-24
• 2.3.2 蛙跳算法的基本步骤24-26
• 2.3.3 蛙跳算法的控制参数26-27
• 2.3.4 蛙跳算法与其他智能法比较27-29
• 第三章 基于拟人退火的蛙跳算法PA-SFLA29-35
• 3.1 拟人退火算法29-31
• 3.1.1 模拟退火的思想29
• 3.1.2 模拟退火的过程29-30
• 3.1.3 拟人退火算法30-31
• 3.2 基于拟人退火的蛙跳算法31-32
• 3.3 实验分析32-35
• 第四章 PA-SFLA算法在TSP问题中的应用35-41
• 4.1 问题描述35-36
• 4.2 算法设计36-37
• 4.3 实例仿真37-41
• 第五章 PA-SFLA算法在CVRP问题中的应用41-48
• 5.1 问题描述41-42
• 5.2 算法设计42-43
• 5.3 实例仿真43-48
• 结论48-50
• 参考文献50-54
• 攻读硕士学位期间发表论文54-56
• 致谢56

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