物流被稱為企業(yè)的“第三利潤源泉”。在“自然資源領(lǐng)域”和“人力資源領(lǐng)域”利潤開拓越來越困難的情況下,物流領(lǐng)域的潛力被人們發(fā)現(xiàn)并受到重視。通過優(yōu)化物流系統(tǒng)可以降低成本,從而增加企業(yè)利潤及市場競爭力,因此通過優(yōu)化算法對物流系統(tǒng)進行優(yōu)化具有十分重要的意義和應(yīng)用價值。微粒群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）是一種擁有收斂速度快和簡便易行優(yōu)點的隨機全局優(yōu)化算法。論文對標準微粒群算法進行了深入的研究和分析,針對其缺陷提出了相應(yīng)的改進方法,在此基礎(chǔ)上采用遺傳算法編碼、交叉和變異的遺傳微粒群算法求解物流系統(tǒng)中的庫存優(yōu)化和車輛路徑優(yōu)化問題,并分別設(shè)計了啟發(fā)式算子提高遺傳微粒群算法的性能,仿真試驗的結(jié)果證實了算法的有效性和穩(wěn)定性。對于微粒群算法改進的工作在于:（1）對于無約束優(yōu)化問題,提出基于對個體評價的動態(tài)個體慣性權(quán)重調(diào)整策略,其中也包含對多種變異算子的研究。仿真結(jié)果顯示,這種方法對于提高微粒群算法的性能有非常明顯的幫助。（2）對于約束優(yōu)化問題,通過仿真計算比較了多種變異算子的效果,在此基礎(chǔ)上嘗試了多變異算子串行融合,然后為了克服多變異算子相互間的干擾并減少計算量,提出... 

【文章頁數(shù)】：126 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

四個測試函數(shù)在100維數(shù)下平均適應(yīng)值

四個測試函數(shù)在200維數(shù)下平均適應(yīng)值

四個測試函數(shù)在400維數(shù)下平均適應(yīng)值

【參考文獻】：
期刊論文
[1]多集散點車輛路徑問題及其蟻群算法研究[J]. 王素欣,高利,崔小光,陳雪梅.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2008(02)
[2]求解多選擇背包問題的改進差分演化算法[J]. 賀毅朝,寇應(yīng)展,陳致明.  小型微型計算機系統(tǒng). 2007(09)
[3]求解TSP問題的自逃逸混合離散粒子群算法研究[J]. 王文峰,劉光遠,溫萬惠.  計算機科學. 2007(08)
[4]基于離散微粒群算法求解背包問題研究[J]. 劉建芹,賀毅朝,顧茜茜.  計算機工程與設(shè)計. 2007(13)
[5]求解大規(guī)模0-1背包問題的主動進化遺傳算法[J]. 史亮,董槐林,王備戰(zhàn),龍飛.  計算機工程. 2007(13)
[6]粒子群算法和蟻群算法的結(jié)合及其在組合優(yōu)化中的應(yīng)用[J]. 張長春,蘇昕,易克初.  空間電子技術(shù). 2007(02)
[7]多集散點車輛路徑優(yōu)化的混合算法[J]. 王素欣,高利,崔小光,曹宏美,王亞軍.  北京理工大學學報. 2007(02)
[8]一種解決多庫房隨機車輛路徑問題方法[J]. 婁山佐.  系統(tǒng)仿真學報. 2007(04)
[9]基于模擬退火的粒子群算法求解約束優(yōu)化問題[J]. 寇曉麗,劉三陽.  吉林大學學報(工學版). 2007(01)
[10]求解旅行商問題的自學習粒子群優(yōu)化算法[J]. 蔡榮英,李麗珊,林曉宇,鐘一文.  計算機工程與設(shè)計. 2007(02)

博士論文
[1]遺傳算法在物流系統(tǒng)優(yōu)化中的應(yīng)用研究[D]. 姜昌華.華東師范大學 2007
[2]奧運智能交通系統(tǒng)規(guī)劃研究[D]. 許焱.北京工業(yè)大學 2006
[3]物流系統(tǒng)中若干優(yōu)化模型及其算法研究[D]. 趙培忻.山東大學 2005
[4]制造系統(tǒng)敏捷供應(yīng)鏈的物流配送優(yōu)化調(diào)度技術(shù)研究[D]. 馮輝宗.重慶大學 2004
[5]物流過程的建模和優(yōu)化方法研究[D]. 簡煒.浙江大學 2004

碩士論文
[1]基于遺傳算法的多車場車輛路徑問題研究[D]. 鄧欣.重慶大學 2007



本文編號：3676140