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求解多车场物流运输调度问题的改进萤火虫算法  
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【作者】 谢湘平; 蔡延光; 刘志勇;
【作者单位】 广东工业大学自动化学院;
【文献出处】 电子世界 , Electronics World, 编辑部邮箱 2016年 01期  
期刊荣誉：中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 多车场; 物流运输调度; 萤火虫算法; 核心路径;
【摘要】 针对现实生活中物流运输的大环境,建立多车场物流运输调度问题模型。针对萤火虫算法后期收敛速度慢,且容易陷入局部最优的特点,通过聚类算法和节约算法来构造初始解,以节省寻优时间;采用提取核心路径的方法,为后期优化提供便利;最后,采用3-opt策略进行局部优化,提高算法的局部优化能力,从而构造一种改进萤火虫算法。通过对2个车场,50个客户的问题模型进行仿真,结果表明了提出算法的稳定性和收敛速度优于遗传算法和禁忌搜索算法,证明了所提出算法具有一定的优越性。
【基金】 国家自然科学基金(61074147,61074185); 广东省自然科学基金(S2011010005059,8351009001000002); 广东省教育部产学研结合项目(2012B091000171,2011B090400460); 广东省科技计划项目(2012B050600028,2010B090301042)
【更新日期】 2016-02-25
【分类号】 F250;F224
【正文快照】 0引言萤火虫优化算法(Glowworm Swarm Optimization,GSO)于2005年由两位印度学者Krishnanand和Ghose提出[1],是一种新型的仿生智能优化算法,算法原理在于模拟自然界中萤火虫靠荧光素吸引同伴求偶或觅食现象所表现出的社会性行为,越亮的萤火虫吸引力越大,最后,大多数萤火虫聚集?

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