蛙跳算法的改進(jìn)及在車輛路徑問題中的研究.pdf

1、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)化問題是個(gè)普遍存在的問題.正是這些現(xiàn)實(shí)問題的不斷驅(qū)使，優(yōu)化問題已成為一門應(yīng)用范圍廣、實(shí)用性強(qiáng)的實(shí)驗(yàn)學(xué)科.對于優(yōu)化問題的求解，人們也進(jìn)行了長期不懈的探討和研究.求解方法一般分為兩類: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)，對于規(guī)模大且函數(shù)性質(zhì)比較差的優(yōu)化問題效果顯著，通用性更強(qiáng)、適應(yīng)性更廣、效率更好.
　　蛙跳算法(SFLA)是

2、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題的有效途徑和方法.但蛙跳算法來源于生物群體現(xiàn)象，其理論分析和應(yīng)用研究都處于初級階段，有待于進(jìn)一步發(fā)展和完善.
　　本文針對蛙跳算法容易早熟收斂、

3、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)用于旅行商問題(TSP)和容量約束車輛路徑優(yōu)化問題(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)后的算法通過借鑒模擬退火的隨機(jī)擾動(dòng)、增加擬人策略來提高尋優(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)用于旅行商問題(TSP)的求解.簡單描述了TSP

4、問題的數(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)用于容量約束車輛路徑優(yōu)化問題(CVRP)的求解.簡單描述了CVRP問題的數(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