優(yōu)化問題是在物流供應(yīng)鏈管理中一個非常重要的課題。隨著技術(shù)的發(fā)展,優(yōu)化問題也變得越發(fā)復(fù)雜,難以解決。智能算法對于求解這些優(yōu)化問題有著明顯的優(yōu)勢,在計算規(guī)模較大,較為復(fù)雜的優(yōu)化問題時,智能算法有著更快的求解效率,適應(yīng)性更廣。粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）是群體智能算法的一種,它模擬自然界中鳥類飛行覓食的過程,在搜索空間中尋找出解決問題的最佳方案。PSO算法由于其參數(shù)的數(shù)量較少,有著簡單易于實現(xiàn)、收斂速度快的優(yōu)點,但它也同樣存在易陷入局部最優(yōu)的缺陷,這個缺陷也限制了其實際應(yīng)用,因此對粒子群算法做出相應(yīng)的改進有著十分重要的意義。車輛路徑問題（Vehicle Routing Problem,VRP）作為典型的NP難問題,使用智能算法求解是目前主要的解決方案,本文也將PSO算法應(yīng)用到了VRP中,對PSO算法應(yīng)用進行了研究。本文首先介紹了粒子群算法和車輛路徑問題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,其次對粒子群算法的原理和算法流程進行了闡述,并總結(jié)出了幾種常見的改進方向,介紹了幾種常見的標準測試函數(shù)。在這些理論基礎(chǔ)上,本文根據(jù)粒子群算法本身的缺陷,將萊維飛行和反向?qū)W習(xí)機... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

基本PSO算法流程圖

第二章相關(guān)理論綜述13在許多局部極值點很難求得全局最優(yōu)解。所有這些測試函數(shù)的理論最優(yōu)解為X=(0,0,...,0)，理論全局最優(yōu)值為0。（1）Sphere函數(shù)：)100100(,)(121==iniixxxf(2-5)圖2-2Sphere函數(shù)（2）Quadric函數(shù)：)100100(,)()(1212===iniijjxxxf(2-6)圖2-3Quadric函數(shù)

第二章相關(guān)理論綜述13在許多局部極值點很難求得全局最優(yōu)解。所有這些測試函數(shù)的理論最優(yōu)解為X=(0,0,...,0)，理論全局最優(yōu)值為0。（1）Sphere函數(shù)：)100100(,)(121==iniixxxf(2-5)圖2-2Sphere函數(shù)（2）Quadric函數(shù)：)100100(,)()(1212===iniijjxxxf(2-6)圖2-3Quadric函數(shù)

【參考文獻】：
期刊論文
[1]粒子群算法的改進及在農(nóng)業(yè)水資源配置的應(yīng)用[J]. 張倩,張建豐,李濤,辛彥林,史娟.  排灌機械工程學(xué)報. 2020(06)
[2]基于模糊推理技術(shù)PSO算法的機器人路徑規(guī)劃研究[J]. 劉彩霞.  機電工程. 2019(04)
[3]基于多目標粒子群算法的船舶航速優(yōu)化[J]. 張進峰,楊濤寧,馬偉皓.  系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2019(04)
[4]改進粒子群算法應(yīng)用于Android惡意應(yīng)用檢測[J]. 霍林,陸寅麗.  計算機工程與應(yīng)用. 2020(07)
[5]基于改進粒子群算法的移動機器人路徑規(guī)劃[J]. 郭世凱,孫鑫.  電子測量技術(shù). 2019(03)
[6]基于指數(shù)衰減慣性權(quán)重的分裂粒子群優(yōu)化算法[J]. 王永貴,曲彤彤,李爽.  計算機應(yīng)用研究. 2020(04)
[7]時變路網(wǎng)下多配送中心多車型聯(lián)合配送[J]. 王楊,魯曉春.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2018(36)
[8]模糊需求下多中心開放式車輛路徑優(yōu)化[J]. 楊翔,范厚明,徐振林,李陽.  計算機集成制造系統(tǒng). 2019(02)
[9]多車型綠色車輛路徑問題優(yōu)化模型[J]. 何東東,李引珍.  計算機應(yīng)用. 2018(12)
[10]裝卸一體化車輛路徑問題的自適應(yīng)并行遺傳算法[J]. 周蓉,沈維蕾.  中國機械工程. 2018(22)

碩士論文
[1]生鮮食品冷鏈物流配送車輛路徑優(yōu)化[D]. 林俊楷.華僑大學(xué) 2016



本文編號：3316588