免疫優(yōu)化算法及其在物流配送中的應用.pdf

1、近年來，在信息科學和生命科學相互交叉滲透的研究領域，由生物免疫理論啟發(fā)的人工免疫系統(tǒng)是繼人工神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳進化計算之后，計算智能領域中的又一個研究熱點，其研究方向已經(jīng)涉及優(yōu)化計算、網(wǎng)絡安全、病毒檢測、故障診斷、控制工程和數(shù)據(jù)分析等諸多領域。本文主要研究并提出了一種基于免疫原理的改進優(yōu)化算法，并將其應用于求解物流配送中心的車輛調度問題。 物流配送中心的車輛調度問題是一個典型的函數(shù)優(yōu)化問題。作為一個有序組合優(yōu)化問題，與很多實際應用問

2、題相似，因而，將免疫優(yōu)化算法應用于物流配送中車輛調度問題的求解，具有重要的實際應用價值。 本文的研究內容和主要工作有： 1．從理論角度對免疫系統(tǒng)的研究背景、方向以及研究現(xiàn)狀進行掌握，并分析了物流配送中心車輛調度問題的研究意義。經(jīng)過研究得出免疫算法更大的優(yōu)越的結論。 2．根據(jù)免疫算法的基本架構以及免疫系統(tǒng)的克隆選擇原理，提出了一種改進的免疫優(yōu)化算法模型。在改進免疫優(yōu)化算法中，采用了實數(shù)編碼的方式、輪盤賭的選擇算子、

3、單點交叉的交叉算子和改進的變異算子。這種變異方式使個體在可行區(qū)域內朝著適應值最好的點搜索，減少了完全隨機變異的不確定性，能夠很好地解決函數(shù)優(yōu)化問題。 3．采用三個函數(shù)對改進的免疫算法進行測試，給出了三個函數(shù)在不同迭代次數(shù)后的實驗結果。并給出了在同樣條件下使用傳統(tǒng)遺傳算法所得到的結果。實驗結果表明，本文所提出的改進免疫優(yōu)化算法能夠在較短時間內找到函數(shù)的最優(yōu)值，而且在優(yōu)化結果上明顯優(yōu)于傳統(tǒng)遺傳算法。 4．將提出的免疫優(yōu)化算法