5.局部搜索算法 - 360文档中心

车辆调度优化算法最小化运输成本和时间

车辆调度优化算法最小化运输成本和时间车辆调度是物流运输领域中一个重要的问题。

在运输过程中，如何合理安排车辆的调度，以降低运输成本和缩短运输时间，是一个挑战性的任务。

为了解决这个问题，人们提出了各种各样的车辆调度优化算法。

本文将介绍一些常见的车辆调度优化算法，探讨它们的优劣势以及在实际应用中的效果。

1. 贪心算法贪心算法是一种常见的启发式算法，在车辆调度问题中得到广泛应用。

它的核心思想是每次选择局部最优解，通过迭代来逐步得到全局最优解。

在车辆调度问题中，贪心算法可以根据某种规则将任务分配给可用的车辆，并选择最短路径进行运输。

这种算法简单高效，但可能会得到次优解。

2. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法。

它通过模拟遗传、交叉和变异等操作来搜索最优解。

在车辆调度问题中，遗传算法可以将车辆路径表示为染色体，通过不断进化来寻找最佳路径。

遗传算法具有全局搜索能力，但也存在收敛速度慢的问题。

3. 禁忌搜索算法禁忌搜索算法是一种基于局部搜索的优化算法。

它通过记录搜索历史并禁忌一些不良移动，以避免陷入局部最优解。

在车辆调度问题中，禁忌搜索算法可以通过禁忌表来记录不良移动，并选择较优的移动策略。

禁忌搜索算法在寻找局部最优解方面表现出色，但可能无法得到全局最优解。

4. 模拟退火算法模拟退火算法是一种模拟固体退火过程的优化算法。

它通过接受较差解的概率来避免陷入局部最优解，并最终逼近全局最优解。

在车辆调度问题中，模拟退火算法可以通过降温和随机移动来搜索最优解。

模拟退火算法具有全局搜索能力和一定的随机性，但需要合理的参数设置。

5. 蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。

它通过模拟蚂蚁在路径选择中的信息素沉积和信息素挥发来搜索最优解。

在车辆调度问题中，蚁群算法可以通过模拟蚂蚁选择路径的过程来寻找最佳路径。

蚁群算法具有全局搜索能力和自适应性，但也存在收敛速度慢的问题。

综上所述，车辆调度优化算法有贪心算法、遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法和蚁群算法等多种方法。

基于局部搜索遗传算法的仓库车辆调度优化研究

韩晓路经贸系，安徽
合肥
２０５）３０１
［要】摘针对仓库装卸搬运系统实际运行时设备资源冲突和搬运车辆任务分配问题，建立了具有多个复杂约束条件的车辆调度优化问题数学模型。提出了一种求解仓库车辆调度优化问题的局部搜索遗传算法，决了局部搜索中寻找高效邻域结构的解
ｏｅ℃ ｍｅｅｔｃｎｃｂｔ１ｃｔｇｔｅｆｅｃｏｓｄａｅｔｔｅｕｅｉｌａｓａｃｅ，ｈｃｓｄａｄｖｌａｅｉｎｖｒ０ｓｈｈｉａｏｓｃｅｆｏａｎｆａｉｊ，ｎｒｔｒｌｅｒｈｓｗｉｈｉｔｔａｄｔｗｔａｔｅｌａｏｌｉｈｅｉｕａ、ｓｕｎｏｃｓｅｅｎｉｄｈ
ＡｂｔａｔＩｉｗｏｅｐｏｌｍｓｅｃｕｔｒｄｉｅｐａｔａｕｎｎｆｒｈｕｅｍａｅｉｌａｄｉｇｓｓｅｕｈａｑｉｍｅｓｒｃ：ｎｖｅｆｈｒｂｅｎｏｎｅｅｔｒｃｉｌｒｎｉｇｏｅｏｓｔｒａｓｎｌｙｔｍｓｓｃｓｅｕｐｎｔｔｎｈｃｗａｈｎ
韩晓路：基于局部搜索遗传算法的仓库车辆调度优化研究
ｄｉ０．９９１ｉｓ．０５５Ｘ．０１．４０．ｏ：３６／ｓｎ１０－１２２０．２１ｌ．１
技术与方法
基于局部搜索遗传算法的仓库车辆调度优化研究
ｆ职业技术学院安徽

memetic算法matlab

Memetic算法在解决复杂优化问题中具有重要的应用价值。

本文将介绍memetic算法的基本原理和实现流程，并结合matlab代码实例进行演示。

一、memetic算法简介1.1 memetic算法的概念memetic算法是一种结合了遗传算法和局部搜索方法的进化算法，它在进化过程中不仅利用全局搜索策略进行个体的遗传和进化，还结合了局部搜索算子对个体进行改进。

通过遗传和局部搜索的结合，memetic算法可以充分利用全局搜索的优势，又能够在局部搜索中快速收敛，从而有效地解决复杂优化问题。

1.2 memetic算法的优势memetic算法在解决复杂优化问题中具有以下优势：(1) 充分利用全局搜索和局部搜索的优势，有效平衡了探索和利用的能力，使得算法具有较强的收敛性和全局搜索能力。

(2) 通过局部搜索算子对个体进行改进，可以有效避免陷入局部最优解，提高了算法的搜索能力和解的质量。

(3) 算法的参数设置灵活，适应性强，能够适用于各种不同类型的优化问题。

1.3 memetic算法的应用领域memetic算法广泛应用于各种复杂优化问题的求解，如组合优化、路径规划、信号处理、机器学习等领域，已经成为解决复杂优化问题的重要工具。

二、memetic算法的实现流程2.1 memetic算法的基本步骤memetic算法的基本步骤包括：初始化种裙、选择操作、遗传操作、局部搜索操作、更新种裙，具体流程如下：(1) 初始化种裙：随机生成初始种裙，包括个体的编码和适应度的计算。

(2) 选择操作：根据个体的适应度值进行选择，选择优秀个体作为父代进行遗传操作。

(3) 遗传操作：通过交叉和变异等遗传操作对父代个体进行进化，生成新的子代个体。

(4) 局部搜索操作：对子代个体进行局部搜索改进，通过局部搜索算子对个体进行优化。

(5) 更新种裙：根据适应度值替换原种裙中的个体，更新种裙。

2.2 memetic算法的关键技术memetic算法的关键技术包括：适应度函数的设计、选择策略、遗传操作、局部搜索算子等。

非线性方程组的求解

非线性方程组的求解摘要：非线性方程组求解是数学教学中，数值分析课程的一个重要组成部分，作为一门学科，其研究对象是非线性方程组。

求解非线性方程组主要有两种方法：一种是传统的数学方法，如牛顿法、梯度法、共轭方向法、混沌法、BFGS 法、单纯形法等。

传统数值方法的优点是计算精度高，缺点是对初始迭代值具有敏感性，同时传统数值方法还会遇到计算函数的导数和矩阵求逆的问题，对于某些导数不存在或是导数难求的方程，传统数值方法具有一定局限性。

另一种方法是进化算法，如遗传算法、粒子群算法、人工鱼群算法、差分进化算法等。

进化算法的优点是对函数本身没有要求，不需求导，计算速度快，但是精度不高。

关键字：非线性方程组、牛顿法、BFGS 法、记忆梯度法、Memetic 算法1：三种牛顿法：Newton 法、简化Newton 法、修改的Newton 法【1-3】求解非线性方程组的Newton 法是一个最基本而且十分重要的方法, 目前使用的很多有效的迭代法都是以Newton 法为基础, 或由它派生而来。

n 个变量n 个方程的非线性方程组, 其一般形式如下:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧===0),...,(...0),...,(0),...,(21212211n n n n x x x f x x x f x x x f （1）式(1)中,),...,(21n i x x x f ( i=1, ⋯, n) 是定义在n 维Euclid 空间Rn 中开域 D 上的实值函数。

若用向量记号，令：⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n x x x ...X 21,⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡====)(...)()(0),...,(...0),..,(0)...,()(2121212,211X f X f X f x x x f x x x f x x x f X F nn n n n则方程组（1）也可表示为：0)(=X F（2）其中：X ∈R n ,F ∶R n →R 0, F(X) ∈R n , R n 为赋值空间。

VRP算法介绍

其余点重复以上过程，直到所有的节点都加入到子回路中。
• 练习 • 现有一食品公司，位置在v1处，每天用一辆车给固定区域内的5家超市送货，要求货车到每个超市只能去一次，送完货后返回公司，各点之间的距离如下表所示，其中，距离具有对称性，设计一条派送货物的行驶距离最短的路径。
V1 V1 V2 V3 V4 9 8 6 6 15 14 V2 9 V3 8 6 V4 6 15 14 V5 7 18 8 4 V6 12 16 7 10
n
其中，假设c1j= cj1．然后，计算将i和j（i, j≠ 1）连接在一条线路上所引起的路程节约值S (i, j)）： S (i, j) = 2c1i+2c1j－(c1i + cij +c1j) = c1i +c1j－cij S (i, j)越大，说明把i和j连接在一起使总费用减少越多，根据 S (i, j)的大小来构造线路，就有可能得到总费用较小的解。
• 重复以上过程，直到所有的节点都加入到子回路中。
• 最近插入法关键是依序选择最合适的未分配的节点在路线中进行最佳位置的插入,以构建配送路线,直至不存在可行插入节点时新增一条初始路线。
例各点之间距离如图所示，运用最近插入法求解最优路径。 E 50 70 D 42 52
65 36
A 20
B(1.5 )
A(0.7) J(0.6)
I (0.5)
线路合并。按照节约值sij 的大小顺序，连接A~B、 A~J。
D (0.4) 2 7 6 E(1.4) 8 5 3 F(1.5) 3 G(0.6) H(0.8) I (0.5) 4 P 9 4 C(0.8) B(1.5 )
算法步骤： 1) 选取起点，将起点与其它各点连接，得到n –1条线路1－j －1（j =2, 3, …, n）； 2) 对不违背限制条件的所有可连接点对(i, j)计算节约值S (i, j) = c1i +c1j－cij； 3) 将算出的S (i, j)>0，按从大到小的顺序排列； 4) 按照Sij的上述顺序，逐个进行检查，若存在两条这样的线路，一条包含弧或边（i,1），另一条包含弧或边（1,j），且合并后能保持解可行，则引入弧或边（i, j）将两条线路合并，并删去（i,1）和（1,j）。重复该步骤，直到没有可合并的线路为止。 5) 返回步骤4)，直至考察完所有可插入弧(i, j)为止。

【经典】建模-组合优化模型-组合优化

1. 任选一节点为起点x 2. 寻找距离节点x最近的节点y作为下一个
造访的节点 3. 寻找距离节点y最近的节点z作为下一个
造访的节点 4. 重复以上步骤，直到所有节点均已造访 5. 连接最后一个节点与起点，即形成一个
TSP的可行解
14
最近邻点法
5 2
4
3
5
1
7
8
3
7
12345
4
1 －4 7 3 8
1
旅行推销员问题
Traveling Salesman Problem
2
哈密尔顿循环(Hamiltonian Cycle)
环游世界问题:
有个人想环游世界，他选出全世界的二十个著名城世,然后在地图上开始他的作业。他打算规画出一条路线,使他可以依序地玩遍这二十个城市。但问题是并不是任两个城市皆有飞机直航,而他又不愿重复去同一个城市两次。这个问题转化为图论上便是所谓的哈密尔顿循环(Hamilton Cycle)，于1857年爱尔兰数学家哈密尔顿(Sir William Hamilton)首次提出。哈密尔顿循环(Hamilton Cycle)不一定存在
路线构建(route construction)
• 邻点法、节省法、插入法、扫瞄法….
路线改善(route improvement) 局部搜索算法（local search）
• k-Opt交换法、Or-Opt交换法……
综合型(composite)
• 合并执行路线构建及路线改善
13
最近邻点法(Nearest-neighbor Heuristic)
18
2-opt交换法
5 2
4
4
3
5
1

【国家自然科学基金】_局部算法_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802

差分进化多目标图像增强变异信赖域人工智能 bp网络预测边缘提取车辆路径问题角点检测蚂蚁算法蚁群优化网格粗糙集电力系统特征提取混沌优化模糊推理最小二乘支持向量机无功优化惯性权重差分进化算法局部特征局部放电局部收敛局部搜索算法小生境多样性协同进化共轭梯度法信息检索优化设计优化算法人工神经网络人工免疫系统人工免疫 bp算法非采样contourlet变换非线性规划非线性系统非线性互补问题降维量子粒子群优化算法进化计算自适应遗传算法聚类算法聚类分析群体智能维数约简粒子群优化(pso) 粒子滤波立体视觉移动自组网
107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160
科研热词遗传算法神经网络蚁群算法粒子群优化粒子群优化算法局部搜索旅行商问题粒子群算法小波变换流形学习故障诊断模拟退火算法图像处理全局优化自适应特征提取模拟退火无线传感器网络差分进化收敛性优化混沌优化混沌支持向量机多目标优化人脸识别调度聚类分析聚类电力系统特征点混合算法数字水印差分进化算法图像分割 bp神经网络组合优化粒子群微粒群优化局部保持投影小生境启发式算法克隆选择量子遗传算法进化算法软测量聚类算法禁忌搜索文化算法惯性权重微粒群算法图像配准

局部UCT算法在围棋死活题上的性能测试

ｇｕｉｄａｎｃｅｏｎｈｏｗｔｏｉｍｐｏｖｒｅｈｅｔＵＣＴａｌｇｏｒｉｔｈｍｐｅｆｒｏｒｍａｎｃｅｏｎｈｅｔｂｉｇｂｏａｒｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ；ｌｃａｏｌＵＣＴａｌｇｏｉｔｒｈｍ；ｃｏｍｐｕｔｅｒｇｏ；ｔｓｕｍｅｇｏ；ＭＣＴＳ
ＫｕｎｍｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｋｕｎｍｉｎ￣６５Ｏ５ｏ４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｅｘｐｌｏｒｅｏｖｅｒｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｈｅｔＵＣＴａｌｇｏｒｉｈｍｔｉｎｌｏｃａｌｓｅａｒｃｈ，ａｆｔｅｒｏ’ ＳｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｈｅｔｇｌｏｂｌａＵＣＴｓｅａｒｃｈａｌｇｏｉｒｈｍ，ｔｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄａｃｌｏｓｅｄ — ｒｅｇｉｏｎ
Ｋｎｎｍｉｎｇ６５０５０４，Ｃｈｉｎａ；２．Ｙ￣＿ｍｎＡｎＰｒｏｖｉｎｄａｌＫｅｙＬａｂｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＡｐｐｌｉｃａｉｔｏｎｓ，