本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)人工蜂群算法及其在應(yīng)急調(diào)度優(yōu)化問題中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)大規(guī)模災(zāi)難發(fā)生時(shí)首批生命物資的應(yīng)急調(diào)度建模及優(yōu)化求解問題進(jìn)行了研究。將受災(zāi)點(diǎn)缺失損失評(píng)價(jià)函數(shù)由線性擴(kuò)充到非線性,對(duì)一次性消耗類和連續(xù)性消耗類物資建立了多對(duì)多約束多目標(biāo)調(diào)度模型。基于Pareto支配和擁擠距離的概念將人工蜂群基本算法應(yīng)用到此問題的求解,并對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn):基于反向食物源的定義提出融合反向?qū)W習(xí)的食物源初始化,以提高初始解的質(zhì)量;將反向?qū)W習(xí)策略和廣泛學(xué)習(xí)策略融合到蜜蜂搜索過程,以反向食物源和其他較好食物源信息來引導(dǎo)搜索方向。對(duì)三種規(guī)模下隨機(jī)生成的調(diào)度問題數(shù)據(jù)的仿真實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)算法所求出的非支配前沿解集更具多樣性,分布更加廣泛和均勻,能夠?yàn)槭着鷳?yīng)急物資調(diào)度決策進(jìn)行支持。
【作者單位】： 沈陽建筑大學(xué)信息與控制工程學(xué)院;沈陽建筑大學(xué)管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 非線性缺失損失 應(yīng)急調(diào)度模型 約束多目標(biāo)優(yōu)化 人工蜂群算法 反向?qū)W習(xí) 廣泛學(xué)習(xí)
【基金】：國家住建部科學(xué)研究資助項(xiàng)目(2013-K8-8) 國家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2006BAJ06B08-03)
【分類號(hào)】：TP18;D035
【正文快照】： 0引言近些年,大規(guī)模災(zāi)害頻繁發(fā)生,中國南方暴風(fēng)雪、汶川玉樹大地震、日本福島地震等各種災(zāi)害給人類造成了重大甚至是毀滅性打擊,對(duì)人類生存和社會(huì)發(fā)展構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。在突發(fā)災(zāi)害時(shí),迅速高效確定應(yīng)急物資的調(diào)配方案并第一時(shí)間展開求援,能夠最大程度挽救人民生命與財(cái)產(chǎn)損失,因

  本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)人工蜂群算法及其在應(yīng)急調(diào)度優(yōu)化問題中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：416860