基于网络拓扑的混合粒子群优化算法及物流优化研究
发布时间：2021-09-06 01:03
粒子群优化算法（Particle swarm optimization,PSO）为解决物流优化问题提供了思路。但是,电子商务的快速发展对现代物流业的快速响应能力提出了更高要求。物流规模越来越大,涉及的因素不断增多,使得物流问题越来越复杂。一些经典的物流优化问题,如多式联运决策问题和配送中心选址问题,因新的需求和挑战,成为研究热点。现有的PSO算法对于具有大量局部极值和复杂约束的物流问题的优化能力不足,具有局部收敛速度慢和易陷入局部极小的缺陷。因此,有必要对PSO算法的机理进行研究以提高其寻优能力,也有必要研究如何将PSO与其他高效局部优化算法自适应结合。通过自适应判断合适的全局-局部搜索的转换窗口,来实现两者的优势互补。本论文针对以多式联运和配送中心选址为代表的典型现代物流问题的非线性、多极值和复杂约束等特点,首先对PSO算法进行理论研究,开发了新的PSO算法,提高PSO的寻优能力和优化效率。然后应用开发的PSO算法对具有复杂约束的物流模型进行优化求解。主要研究工作及创新性成果包括:1)采用基于适应度的链路预测方法对PSO算法的邻域网络拓扑结构进行动态更新,提出了基于网络拓扑的PSO算...
【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：178 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
某中小型制造企业的物流和供应链系统示意
图 2-4 Web of Science 收录的以 PSO 为主题的论文数此可见，自 PSO 算法提出以来，学者们对 PSO 算法的理论和应用了一定的成果，为本文的研究打下了很好的基础。了更好地对 PSO 算法进行改进，并将其应用到物流优化问题，实目的。接下来首先对 PSO 算法的理论研究的现状情况进行分析，法的应用研究，特别是在物流优化中的应用进行总结与分析。粒子群优化算法的理论研究其他群智能算法类似，最早提出的 PSO 算法在求解多峰问题时，收敛和易陷入局部极值的问题[39]。针对这一缺陷，学者们从不同大量研究，对 PSO 算法进行改进，以解决早熟收敛问题和易陷入题[39-40]。大多数的改进算法都是基于以下两种 PSO 基本模型。本模型 1：带惯性权重的 PSO 算法(ωPSO)
Salton 指标Sorenson 指标LHN-1 指标大度节点有利指标s局部路径指标 xys = Γ下面讨论局部路径指标的计算方法地表示，这个矩阵称为G 的连接矩阵。行计算。以图 3-1(a)中的无向网络拓扑结列编号与拓扑结构中的节点编号一致。
【参考文献】：
期刊论文
[1]简单高效耦合策略的粒子群混合算法[J]. 李文锋,曹玉莲,张汉. 控制理论与应用. 2018(01)
[2]基于拟熵自适应启动局部搜索策略的混合粒子群算法[J]. 曹玉莲,李文锋,张煜. 电子学报. 2018(01)
[3]基于改进混合遗传算法的冷链物流配送中心选址优化[J]. 袁群,左奕. 上海交通大学学报. 2016(11)
[4]物流交通多式联运低碳运输规划研究[J]. 熊桂武. 计算机仿真. 2016(06)
[5]中国碳减排政策的适用性比较研究——碳税与碳交易[J]. 俞业夔,李林军,李文江,冯文娟,王璐,邱国玉. 生态经济. 2014(05)
[6]有效的混合粒子群算法求解阻塞流水车间调度问题[J]. 张其亮,陈永生. 计算机集成制造系统. 2012(12)
[7]多UCAV协同任务分配模型及粒子群算法求解[J]. 杜继永,张凤鸣,杨骥,吴虎胜. 控制与决策. 2012(11)
[8]改进粒子群算法优化BP神经网络的短时交通流预测[J]. 李松,刘力军,翟曼. 系统工程理论与实践. 2012(09)
[9]基于运输方式备选集的多式联运动态路径优化研究[J]. 刘杰,何世伟,宋瑞,黎浩东. 铁道学报. 2011(10)
[10]汽车滚装码头业务流程仿真及流程再造研究[J]. 曹玉莲,李文锋. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2011(04)
博士论文
[1]粒子群算法改进及其在电力系统的应用[D]. 黄平.华南理工大学 2012
硕士论文
[1]碳监管政策下的集装箱多式联运路径优化研究[D]. 李佳玲.广西科技大学 2016
本文编号：3386423
【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：178 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
某中小型制造企业的物流和供应链系统示意
图 2-4 Web of Science 收录的以 PSO 为主题的论文数此可见，自 PSO 算法提出以来，学者们对 PSO 算法的理论和应用了一定的成果，为本文的研究打下了很好的基础。了更好地对 PSO 算法进行改进，并将其应用到物流优化问题，实目的。接下来首先对 PSO 算法的理论研究的现状情况进行分析，法的应用研究，特别是在物流优化中的应用进行总结与分析。粒子群优化算法的理论研究其他群智能算法类似，最早提出的 PSO 算法在求解多峰问题时，收敛和易陷入局部极值的问题[39]。针对这一缺陷，学者们从不同大量研究，对 PSO 算法进行改进，以解决早熟收敛问题和易陷入题[39-40]。大多数的改进算法都是基于以下两种 PSO 基本模型。本模型 1：带惯性权重的 PSO 算法(ωPSO)
Salton 指标Sorenson 指标LHN-1 指标大度节点有利指标s局部路径指标 xys = Γ下面讨论局部路径指标的计算方法地表示，这个矩阵称为G 的连接矩阵。行计算。以图 3-1(a)中的无向网络拓扑结列编号与拓扑结构中的节点编号一致。
【参考文献】：
期刊论文
[1]简单高效耦合策略的粒子群混合算法[J]. 李文锋,曹玉莲,张汉. 控制理论与应用. 2018(01)
[2]基于拟熵自适应启动局部搜索策略的混合粒子群算法[J]. 曹玉莲,李文锋,张煜. 电子学报. 2018(01)
[3]基于改进混合遗传算法的冷链物流配送中心选址优化[J]. 袁群,左奕. 上海交通大学学报. 2016(11)
[4]物流交通多式联运低碳运输规划研究[J]. 熊桂武. 计算机仿真. 2016(06)
[5]中国碳减排政策的适用性比较研究——碳税与碳交易[J]. 俞业夔,李林军,李文江,冯文娟,王璐,邱国玉. 生态经济. 2014(05)
[6]有效的混合粒子群算法求解阻塞流水车间调度问题[J]. 张其亮,陈永生. 计算机集成制造系统. 2012(12)
[7]多UCAV协同任务分配模型及粒子群算法求解[J]. 杜继永,张凤鸣,杨骥,吴虎胜. 控制与决策. 2012(11)
[8]改进粒子群算法优化BP神经网络的短时交通流预测[J]. 李松,刘力军,翟曼. 系统工程理论与实践. 2012(09)
[9]基于运输方式备选集的多式联运动态路径优化研究[J]. 刘杰,何世伟,宋瑞,黎浩东. 铁道学报. 2011(10)
[10]汽车滚装码头业务流程仿真及流程再造研究[J]. 曹玉莲,李文锋. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2011(04)
博士论文
[1]粒子群算法改进及其在电力系统的应用[D]. 黄平.华南理工大学 2012
硕士论文
[1]碳监管政策下的集装箱多式联运路径优化研究[D]. 李佳玲.广西科技大学 2016
本文编号：3386423
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