针对模糊需求下的绿色两级车辆路径问题,以最小化车辆运营成本和油耗成本之和为优化目标,提出一种混合超启发式算法进行求解.首先,考虑两级问题解空间庞大且相互耦合,设计一种聚类分解策略将该问题分解为多个子问题,以合理缩小问题搜索...针对模糊需求下的绿色两级车辆路径问题,以最小化车辆运营成本和油耗成本之和为优化目标,提出一种混合超启发式算法进行求解.首先,考虑两级问题解空间庞大且相互耦合,设计一种聚类分解策略将该问题分解为多个子问题,以合理缩小问题搜索空间;然后,提出增强超启发式分布估计算法(enhanced hyperheuristic estimation of distribution algorithm,EHHEDA)对各个子问题进行求解,进而获得原问题的解.EHHEDA基于超启发式算法框架,在高层策略域设计一种基于三维概率模型的分布估计算法,动态确定由底层操作域中各搜索算子所组成的排列(即高层个体),可有效控制和引导整个算法的搜索行为;同时,在底层操作域设计10种有效邻域搜索算子,并加入重升温操作的模拟退火机制作为问题解(即底层个体)的接受准则,有利于在问题解空间中执行深入搜索.仿真实验结果表明,所提出的算法在大多数测试集上优于近年来用于求解类似问题的算法,验证了所提出算法的有效性.展开更多
本文针对一类广泛存在的分布式加工装配和车辆配送集成调度问题(Integrated Scheduling Problem of Distributed Production Assembly and Vehicle Delivery,ISP_DPAVD),以最小化运输和延迟惩罚总成本为优化目标,提出一种混合三维分布...本文针对一类广泛存在的分布式加工装配和车辆配送集成调度问题(Integrated Scheduling Problem of Distributed Production Assembly and Vehicle Delivery,ISP_DPAVD),以最小化运输和延迟惩罚总成本为优化目标,提出一种混合三维分布估计算法(Hybrid three-Dimensional Estimation of Distribution Algorithm,H3DEDA)进行求解.ISP_DPAVD包含两个耦合的子问题,即加工装配阶段子问题(子问题1)和车辆配送阶段子问题(子问题2).由于每个子问题1的解(部分解1)均会确定1个具体的子问题2,故ISP_DPAVD的解空间非常庞大.根据这一特点,在H3DEDA中,先设计结合邻域变换的启发式规则来快速获取子问题2的优良解,以实现子问题间的部分解耦并明显缩减搜索空间,再设计三维EDA引导的全局搜索和变邻域驱动的局部搜索来获取ISP_DPAVD的高质量解.通过在不同规模测试问题上的仿真实验和算法比较,验证了H3DEDA求解ISP_DPAVD的有效性.展开更多
针对绿色机器人的第Ⅰ类双边装配线平衡问题(green robotic two-sided assembly line balancing problem of type-Ⅰ, GRTALBP-Ⅰ),建立问题模型并提出一种超启发式三维分布估计算法(hyperheuristic three dimensional estimation of di...针对绿色机器人的第Ⅰ类双边装配线平衡问题(green robotic two-sided assembly line balancing problem of type-Ⅰ, GRTALBP-Ⅰ),建立问题模型并提出一种超启发式三维分布估计算法(hyperheuristic three dimensional estimation of distribution algorithm, HH3DEDA)进行求解。在HH3DEDA中,结合问题特征,设计基于工序选择因子的组合编码,进而设计高低分层结构的HH3DEDA。在高层,采用三维概率矩阵学习优质高层个体中块结构及其分布信息,后通过采样该矩阵以生成新的高层个体,其中高层个体由结合问题特点设计的12种启发式操作的排列构成;在低层,将高层每个个体所确定启发式操作排列作为一种新的启发式算法对GRTALBP-Ⅰ解空间执行较深入搜索。同时,引入机器人开关机节能策略,进一步提升所获取非支配解的质量。通过仿真对比实验,验证了所提算法的有效性。展开更多
文摘针对模糊需求下的绿色两级车辆路径问题,以最小化车辆运营成本和油耗成本之和为优化目标,提出一种混合超启发式算法进行求解.首先,考虑两级问题解空间庞大且相互耦合,设计一种聚类分解策略将该问题分解为多个子问题,以合理缩小问题搜索空间;然后,提出增强超启发式分布估计算法(enhanced hyperheuristic estimation of distribution algorithm,EHHEDA)对各个子问题进行求解,进而获得原问题的解.EHHEDA基于超启发式算法框架,在高层策略域设计一种基于三维概率模型的分布估计算法,动态确定由底层操作域中各搜索算子所组成的排列(即高层个体),可有效控制和引导整个算法的搜索行为;同时,在底层操作域设计10种有效邻域搜索算子,并加入重升温操作的模拟退火机制作为问题解(即底层个体)的接受准则,有利于在问题解空间中执行深入搜索.仿真实验结果表明,所提出的算法在大多数测试集上优于近年来用于求解类似问题的算法,验证了所提出算法的有效性.
文摘本文针对一类广泛存在的分布式加工装配和车辆配送集成调度问题(Integrated Scheduling Problem of Distributed Production Assembly and Vehicle Delivery,ISP_DPAVD),以最小化运输和延迟惩罚总成本为优化目标,提出一种混合三维分布估计算法(Hybrid three-Dimensional Estimation of Distribution Algorithm,H3DEDA)进行求解.ISP_DPAVD包含两个耦合的子问题,即加工装配阶段子问题(子问题1)和车辆配送阶段子问题(子问题2).由于每个子问题1的解(部分解1)均会确定1个具体的子问题2,故ISP_DPAVD的解空间非常庞大.根据这一特点,在H3DEDA中,先设计结合邻域变换的启发式规则来快速获取子问题2的优良解,以实现子问题间的部分解耦并明显缩减搜索空间,再设计三维EDA引导的全局搜索和变邻域驱动的局部搜索来获取ISP_DPAVD的高质量解.通过在不同规模测试问题上的仿真实验和算法比较,验证了H3DEDA求解ISP_DPAVD的有效性.
文摘针对绿色机器人的第Ⅰ类双边装配线平衡问题(green robotic two-sided assembly line balancing problem of type-Ⅰ, GRTALBP-Ⅰ),建立问题模型并提出一种超启发式三维分布估计算法(hyperheuristic three dimensional estimation of distribution algorithm, HH3DEDA)进行求解。在HH3DEDA中,结合问题特征,设计基于工序选择因子的组合编码,进而设计高低分层结构的HH3DEDA。在高层,采用三维概率矩阵学习优质高层个体中块结构及其分布信息,后通过采样该矩阵以生成新的高层个体,其中高层个体由结合问题特点设计的12种启发式操作的排列构成;在低层,将高层每个个体所确定启发式操作排列作为一种新的启发式算法对GRTALBP-Ⅰ解空间执行较深入搜索。同时,引入机器人开关机节能策略,进一步提升所获取非支配解的质量。通过仿真对比实验,验证了所提算法的有效性。
