【摘要】：車輛路徑問(wèn)題作為車輛調(diào)度的重要環(huán)節(jié),是目前優(yōu)化領(lǐng)域的難點(diǎn)問(wèn)題之一。經(jīng)過(guò)國(guó)內(nèi)外學(xué)者的不斷研究已取得了豐富的研究成果和經(jīng)驗(yàn),并廣泛運(yùn)用于在工業(yè)生產(chǎn)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域。根據(jù)車輛路徑問(wèn)題的問(wèn)題特性和數(shù)學(xué)模型,怎樣用科學(xué)算法在合理的時(shí)間內(nèi)搜索到問(wèn)題的最優(yōu)路徑依然是最優(yōu)化問(wèn)題的研究重點(diǎn),突出了重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。由于精確算法在求解最優(yōu)化問(wèn)題時(shí),時(shí)間會(huì)根據(jù)問(wèn)題規(guī)模的大小逐級(jí)變長(zhǎng)的重大缺陷,眾多學(xué)者提出了人工智能算法,這為解決車輛路徑問(wèn)題提供了良好的選擇空間和無(wú)限發(fā)散思維。雖然蟻群算法和禁忌搜索算法在求解車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用興起已久,但其潛力還有待進(jìn)一步挖掘,以下是本文的主要研究?jī)?nèi)容:(1)對(duì)基本禁忌搜索算法精度和效率差的問(wèn)題提出了改進(jìn)策略�？紤]到基本禁忌搜索算法精度差,本文提出了兩點(diǎn)改良:優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)和豐富鄰域搜索函數(shù)。改進(jìn)算法在判斷該候選解是否優(yōu)于公告板中最優(yōu)值這一過(guò)程做出調(diào)整。當(dāng)然,改進(jìn)算法是在保留了基本TS算法思想的基礎(chǔ)上做出了修改。改進(jìn)后的禁忌搜索算法使用多種鄰域操作算子,極大地豐富了鄰域函數(shù)。其次,針對(duì)禁忌搜索算法效率差這一劣勢(shì),本文合理設(shè)計(jì)禁忌表結(jié)構(gòu)和選擇禁忌對(duì)象。對(duì)比Solomon標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)中的算例數(shù)據(jù),改進(jìn)后的禁忌搜索算法與基本算法不論是在效率還是精度上都有明顯的改善,說(shuō)明禁忌搜索算法有很好的理論研究?jī)r(jià)值和意義;與其他算法對(duì)比的結(jié)果也顯示了改進(jìn)后的禁忌搜索算法也有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。(2)在眾多智能優(yōu)化算法中,蟻群算法擁有良好的全局搜索性能,但是局部搜索能力又很弱且整體搜索效率低,縱觀其他算法,發(fā)現(xiàn)禁忌搜索算法剛好可以彌補(bǔ)蟻群算法這一缺點(diǎn)。然而禁忌搜索算法對(duì)初解有較強(qiáng)的敏感度,好的初始解能使算法快速收斂到最優(yōu)解。因此有必要設(shè)法提出一種混合智能優(yōu)化算法,使其相輔相成,實(shí)現(xiàn)更好的求解結(jié)果。蟻群算法研究進(jìn)程已久,不管是理論研究還是實(shí)際應(yīng)用上都取得了重大突破。在混合算法中蟻群算法使用自適應(yīng)的期望啟發(fā)因子,能夠使信息素合理的迭代。此外,為了降低禁忌搜索對(duì)初始解的依耐性,本文先使用蟻群算法迭代出具有一定差異度的若干較優(yōu)解,作為改進(jìn)禁忌搜索算法的初始解,并保留信息素的信息來(lái)指導(dǎo)禁忌搜索算法快速迭代�；旌纤惴ㄓ行Ю昧私伤阉魉惴ㄝ^強(qiáng)的局部搜索能力和蟻群算法并行的全局搜索能力,力求在避免局部收斂到最優(yōu)值和算法的收斂性能上有較大改善。對(duì)比單一蟻群算法和禁忌搜索算法以及其他人工智能算法,混合后算法在精度上有了提升,說(shuō)明禁忌搜索算法和蟻群算法是有競(jìng)爭(zhēng)力的;而且與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)的已知最優(yōu)解的差距縮小,說(shuō)明混合算法在求解車輛路徑問(wèn)題上是有優(yōu)勢(shì)的。
【學(xué)位授予單位】：武漢輕工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U491;TP18
【圖文】：

VRP示意圖

TS算法流程圖

螞蟻覓食原理示意圖

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本文編號(hào)：2761261