基于混合蟻群算法的船廢收運路線優(yōu)化研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近年來隨著船舶水運事業(yè)快速發(fā)展在帶來巨大的經(jīng)濟效益的同時,也帶來了嚴(yán)重的河流水域污染問題。本文針對船廢收集效率極低的現(xiàn)象,研究相關(guān)政策促使船廢全部上岸,采用環(huán)衛(wèi)車進行陸運收集至中轉(zhuǎn)站(車輛路徑問題),最終采用水運由中轉(zhuǎn)站運往老港等垃圾處理點。根據(jù)這一模式制定合理的船廢收運路線,通過研究算法優(yōu)化模型,降低船廢收運路線成本,實現(xiàn)改善環(huán)境和降低經(jīng)濟成本的目的。
  本文將解決車輛路徑問題( Vehicle Routing Problem

2、, VRP)的前沿元啟發(fā)算法的優(yōu)缺點進行對比分析,最終選取在解決組合優(yōu)化問題上有顯著優(yōu)勢的蟻群算法,來優(yōu)化環(huán)衛(wèi)車輛收運船廢垃圾的路線。
  通過調(diào)查內(nèi)河船舶垃圾收運現(xiàn)狀及參考國內(nèi)外大量文獻(xiàn)資料,并結(jié)合船廢垃圾特點,建立不同約束條件下的三個收運模型:有
  容量限制的車輛路徑問題,帶中轉(zhuǎn)的垃圾收集車輛路徑問題,帶時間窗的多車場多車型車輛路徑問題。采用混合蟻群算法進行模型求解。具體工作如下:
  首先,采集船廢收運系統(tǒng)中垃

3、圾量與分布坐標(biāo),收集設(shè)施和中轉(zhuǎn)設(shè)施等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。通過船訊網(wǎng)對內(nèi)河船廢分布信息進行采集;根據(jù)13條免費收集航線垃圾收運信息,采用Excel進行處理預(yù)測各分布點的垃圾量。
  其次,對現(xiàn)有中轉(zhuǎn)站和環(huán)衛(wèi)車場車型等服務(wù)設(shè)施進行調(diào)研,建立相應(yīng)的中轉(zhuǎn)站設(shè)施優(yōu)化模型,降低收運成本。根據(jù)行政區(qū)域和水網(wǎng)密度情況,選取不同的運輸模式,如陸上中轉(zhuǎn)運輸模式、陸上直接運輸模式或水陸集裝運輸模式。
  再次,對蟻群算法進行改進研究,將其應(yīng)用在以上三個模型

4、中,進行收運路線優(yōu)化。主要從以下四個方面進行算法改進:
  (1)引入節(jié)約算子思想,平衡啟發(fā)算子,從全局考慮,避免局部最優(yōu)。
  (2)添加負(fù)反饋機制的局部信息素更新,擴大搜索范圍;并采用正反饋機制的全局信息素更新方式,引導(dǎo)搜索方向。
  (3)為避免停滯,基于Ant-Q System和蟻群算法經(jīng)典收斂曲線,動態(tài)調(diào)整參數(shù)設(shè)置,在搜索過程中動態(tài)調(diào)整狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率,達(dá)到確定性和隨機性選擇平衡,使得收斂方向正確的同時,加快收斂

5、速度。
  (4)結(jié)合軌跡式啟發(fā)算法——變鄰域搜索算法( Variable Neighborhood Search, VNS),來擴大搜索范圍,提高解的穩(wěn)定性。
  為驗證每一種改進算法的有效性,本文采用國際上公認(rèn)的VRP問題庫典型案例(solomon’s ins tanc es)進行仿真實驗和分析。改進后的蟻群算法,在規(guī)模相對不大的CVRP問題中具有良好的優(yōu)化效果和較強的魯棒性。對大規(guī)模的問題,采用Kmeans算法先聚類,

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