本文關(guān)鍵詞：蛙跳算法的改進(jìn)及在車(chē)輛路徑問(wèn)題中的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在計(jì)算機(jī)、工程設(shè)計(jì)、經(jīng)濟(jì)管理、智能交通、人工生命等眾多領(lǐng)域中,優(yōu)化問(wèn)題是個(gè)普遍存在的問(wèn)題.正是這些現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的不斷驅(qū)使,優(yōu)化問(wèn)題已成為一門(mén)應(yīng)用范圍廣、實(shí)用性強(qiáng)的實(shí)驗(yàn)學(xué)科.對(duì)于優(yōu)化問(wèn)題的求解,人們也進(jìn)行了長(zhǎng)期不懈的探討和研究.求解方法一般分為兩類(lèi)：傳統(tǒng)算法和智能優(yōu)化算法.智能優(yōu)化算法克服了傳統(tǒng)算法計(jì)算復(fù)雜大、應(yīng)用范圍局限等缺點(diǎn),對(duì)于規(guī)模大且函數(shù)性質(zhì)比較差的優(yōu)化問(wèn)題效果顯著,通用性更強(qiáng)、適應(yīng)性更廣、效率更好.蛙跳算法(SFLA)是一種新型的仿生物學(xué)智能優(yōu)化算法,具有高效的計(jì)算性能和優(yōu)良的全局搜索能力.作為一種全新的啟發(fā)式群體進(jìn)化算法,蛙跳算法結(jié)合了基于模因進(jìn)化的模因算法和基于群體信息共享機(jī)制的粒子群智能優(yōu)化算法的優(yōu)點(diǎn).該算法具有概念簡(jiǎn)單、調(diào)整參數(shù)少、計(jì)算速度快、全局搜索能力強(qiáng)、易于實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn),正逐漸成為一種解決問(wèn)題的有效途徑和方法.但蛙跳算法來(lái)源于生物群體現(xiàn)象,其理論分析和應(yīng)用研究都處于初級(jí)階段,有待于進(jìn)一步發(fā)展和完善.本文針對(duì)蛙跳算法容易早熟收斂、搜索精度不高等缺點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn),最后將改進(jìn)后的算法應(yīng)用于旅行商問(wèn)題(TSP)和容量約束車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題(CVRP)的求解.一、在蛙跳算法的局部搜索中引入擬人退火思想,提出了基于擬人退火的蛙跳算法(PA-SFLA)改進(jìn)后的算法通過(guò)借鑒模擬退火的隨機(jī)擾動(dòng)、增加擬人策略來(lái)提高尋優(yōu)能力,避免陷入局部最優(yōu).最后利用經(jīng)典函數(shù)測(cè)試,驗(yàn)證了改進(jìn)后算法的優(yōu)越性.二、將改進(jìn)后的蛙跳算法應(yīng)用于旅行商問(wèn)題(TSP)的求解.簡(jiǎn)單描述了TSP問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型和設(shè)計(jì)思路,并進(jìn)行最后的實(shí)例仿真,得到了模型的最優(yōu)解,驗(yàn)證了改進(jìn)后的蛙跳算法求解TSP問(wèn)題的可行性和有效性.三、最后,將改進(jìn)后的蛙跳算法應(yīng)用于容量約束車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題(CVRP)的求解.簡(jiǎn)單描述了CVRP問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型和算法設(shè)計(jì),構(gòu)造恰當(dāng)?shù)木幋a方法,并通過(guò)實(shí)例仿真得到多條可行路徑,提供多種調(diào)度方案,驗(yàn)證了改進(jìn)后的算法求解CVRP問(wèn)題的可行性和有效性.最后,全面系統(tǒng)的總結(jié)全文,提出蛙跳算法中的不足及后續(xù)需要改進(jìn)的地方.
【關(guān)鍵詞】：優(yōu)化問(wèn)題 蛙跳算法 模擬退火 旅行商問(wèn)題 容量約束車(chē)輛路徑問(wèn)題
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 引言11-12
• 1.2 蛙跳算法產(chǎn)生的背景12-13
• 1.3 蛙跳算法的研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3.1 蛙跳算法的理論研究14
• 1.3.2 蛙跳算法的性能改進(jìn)研究14-15
• 1.3.3 蛙跳算法的應(yīng)用研究15-16
• 1.4 本文研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)16
• 1.5 本文內(nèi)容安排16-18
• 第二章 蛙跳算法研究基礎(chǔ)18-29
• 2.1 優(yōu)化算法的基本概念18-20
• 2.1.1 優(yōu)化問(wèn)題18-20
• 2.1.2 優(yōu)化算法及分類(lèi)20
• 2.2 智能優(yōu)化算法20-22
• 2.2.1 進(jìn)化計(jì)算20-21
• 2.2.2 群智能算法21-22
• 2.2.3 其他智能優(yōu)化算法22
• 2.3 蛙跳算法22-29
• 2.3.1 蛙跳算法的基礎(chǔ)理論22-24
• 2.3.2 蛙跳算法的基本步驟24-26
• 2.3.3 蛙跳算法的控制參數(shù)26-27
• 2.3.4 蛙跳算法與其他智能法比較27-29
• 第三章 基于擬人退火的蛙跳算法PA-SFLA29-35
• 3.1 擬人退火算法29-31
• 3.1.1 模擬退火的思想29
• 3.1.2 模擬退火的過(guò)程29-30
• 3.1.3 擬人退火算法30-31
• 3.2 基于擬人退火的蛙跳算法31-32
• 3.3 實(shí)驗(yàn)分析32-35
• 第四章 PA-SFLA算法在TSP問(wèn)題中的應(yīng)用35-41
• 4.1 問(wèn)題描述35-36
• 4.2 算法設(shè)計(jì)36-37
• 4.3 實(shí)例仿真37-41
• 第五章 PA-SFLA算法在CVRP問(wèn)題中的應(yīng)用41-48
• 5.1 問(wèn)題描述41-42
• 5.2 算法設(shè)計(jì)42-43
• 5.3 實(shí)例仿真43-48
• 結(jié)論48-50
• 參考文獻(xiàn)50-54
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文54-56
• 致謝56

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：409866