物流系統(tǒng)的智能優(yōu)化方法-資料下載頁
2025-05-10 05:10本頁面
【正文】 而產生出一個新的個體。 mp遺傳算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 56 ⑶ 遺傳算法的應用步驟 遺傳算法提供了一種求解復雜系統(tǒng)優(yōu)化問題的通用框架 。 對于具體問題 ， 可按下述步驟來構造： ?①確定決策變量及其各種約束條件，即確定出個體的表現(xiàn)型 X和問題的解空間； ?②建立優(yōu)化模型，即描述出目標函數(shù)的類型及其數(shù)學描述形式或量化方法； 遺傳算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 57 ?③ 確定表示可行解的染色體編碼方法 ， 即確定出個體的基因型 X及遺傳算法的搜索空間； ?④ 確定解碼方法 ， 即確定出由個體基因型 X到個體表現(xiàn)型 X的對應關系或轉換方法； ?⑤確定個體適應度的量化評價方法，即確定出由目標函數(shù)值 到個體適應度的轉換規(guī)則； )(Xf遺傳算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 58 ?⑥ 設計遺傳算子 ， 即確定出選擇運算 、 交叉運算 、變異運算等遺傳算子的具體操作方法； ?⑦確定遺傳算法的有關運行參數(shù)，即確定出遺傳算法的 等參數(shù)。 mc ppTM 、遺傳算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 59 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 60 免疫遺傳算法 基于免疫的改進遺傳算法，是免疫原理與傳統(tǒng)遺傳算法的結合。 算法的核心在于免疫算子的構造，而免疫算子又是通過接種疫苗和免疫選擇兩個步驟完成的。 在理論上，免疫算法是概率 1收斂的。 遺傳算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 61 例子 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 62 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 63 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 64 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 65 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 66 基本思想 是對局部鄰域搜索的一種擴展，是一種全局逐步尋優(yōu)算法。其最重要的思想是標記對應已搜索到的局部最優(yōu)解的一些對象，并在進一步的迭代搜索中盡量避開這些對象（而不是絕對禁止循環(huán)），從而保證對不同的有效搜索途徑的探索。 禁忌搜索算法 (Tabu Search) 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 67 算法步驟 (1)給定算法參數(shù)，隨機產生初始解 x，置禁忌表為空。 (2)判斷算法終止條件是否滿足？若是，則結束算法并輸出優(yōu)化結果；否則，繼續(xù)以下步驟。 (3)利用當前解 x的鄰域函數(shù)產生其所有（或若干）鄰域解，并從中確定若干個候選解。 (4)對候選解判斷藐視準則是否滿足？若成立，則用滿足藐視準則的最佳狀態(tài) y代替 x成為新的當前解，即 x=y，并用與 y對應的禁忌對象替換最早進入禁忌表的禁忌對象，同時用 y替換 “ best so far”狀態(tài)，然后轉步驟 2；否則，繼續(xù)以下步驟。 禁忌搜索算法 (Tabu Search) 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 68 (5)判斷候選解對應的各對象的禁忌屬性，選擇候選解集合中非禁忌對象對應的最佳狀態(tài)為新的當前解，同時，用與之對應的禁忌對象替換最早進入禁忌表的禁忌對象元素。 (6)轉步驟 (2) 注： 1)其中，鄰域函數(shù)、禁忌對象、禁忌表和藐視準則構成了禁忌搜索算法的關鍵。 2)對于鄰域函數(shù)，沿用局部鄰域搜索的思想，用于實現(xiàn)鄰域搜索； 3)禁忌表和禁忌對象的設置，體現(xiàn)了算法避免迂回搜索的特點； 4)藐視準則，則是對優(yōu)良狀態(tài)的獎勵，它是對禁忌策略的一種放松。 禁忌搜索算法 (Tabu Search) 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 69 基本原理 (1)螞蟻覓食時，在它走過的路上，留下外激素，這些外激素就象留下路標一樣，留給后來 “ 蟻 ”一個路徑的標志。 (2)后面的螞蟻，就會沿著有外激素的路徑行走（外激素越多引誘螞蟻的能力就越強）。 螞蟻算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 70 算法 (1)一群螞蟻隨機從出發(fā)點出發(fā)，遇到食物，銜住食物，沿原路返回 (2)螞蟻在往返途中，在路上留下外激素標志 (3)外激素將隨時間逐漸蒸發(fā)（一般可用負指數(shù)函數(shù)來描述，即乘上因子 eat） (4)由蟻穴出發(fā)的螞蟻 ,其選擇路徑的概率與各路徑上的外激素濃度成正比 注：利用同樣原理可以描述蟻群進行多食物源的尋食情況 螞蟻算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 71 算法應用 (1)用于重建通訊路由 (2)用于求解 TSP（流動貨郎問題 ) ?一群螞蟻由 A點同時出發(fā)，進行漫游，傾向選較近的城市 ?把所有城市都游過后，返回， 并留下外激素，其量與路程長度成反比 ?所有螞蟻都返回后，圖上留下外激素的標志 進行第二輪的漫游（傾向選激素多的路徑） … 螞蟻算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 72 第三章 搜索技術 (3)螞蟻清除垃圾 螞蟻能將巢里的垃圾或死螞蟻 ,打掃成幾大堆給以清除 ?一群螞蟻隨機出發(fā) ,遇到垃圾 ,就將其拉走（方向也是隨機的） ?拉垃圾時 ,若碰到某一堆垃圾時 ,就放下 ?放下垃圾后 , 再隨時機進行打掃工作 …… 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 73 神經網絡與神經網絡優(yōu)化算法
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