基于混合蚁群算法P-中位问题的研究

发布时间：2025-06-21 03:57

　　随着社会主义现代化经济迅猛发展,物流运输交通道路信息化越来越高,实现最优选址在现代化城市规划中起到的作用不言而喻。设施选址的合理与否对配送服务水平、成本和效益影响很大。采用科学、合理的方法来进行选取位置的优化,是设施选址领域的重要研究课题。其中,P-中位问题(P-median problem,PMP)是设施选址类型之一,也是当前研究的重点。现代智能优化算法包括禁忌搜索算法、模拟退火算法、蚁群算法、免疫优化算法等,这些算法的出现为求解设施选址问题提供了新的工具。P-中位问题计算复杂,属于NP-hard问题。本文研究了P-中位问题模型的构建,基于蚁群算法和免疫优化算法提出一种混合优化算法用于设施选址优化问题中。针对蚁群算法的不足,分别通过免疫优化算法处理蚁群算法初始解和信息素更新策略的选择,在优化过程的初期,利用蚁群算法进行随机寻优,扩大解的搜索范围;为解决蚁群算法求解时间长,容易出现停滞的问题,利用免疫优化算法跳出局部最优解和增强算法遍历寻优能力,提高了蚁群的计算速度。经过多次对比实验表明,使用混合优化算法可以实现设施的最优化选址,可以有效而快速地求得问题的最优解或近似最优解。采用参考文献...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

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中文摘要
ABSTRACT
1.绪论
    1.1 课题的背景及意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 P-中位问题研究的现状
        1.2.2 智能算法研究现状
    1.3 研究内容
    1.4 论文的章节安排
2.P-中位模型的建立和算法的研究
    2.1 研究的问题
        2.1.1 组合优化问题
        2.1.2 P-中位问题(PMP)
    2.2 P-中位问题(PMP)的相关算法
    2.3 蚁群算法的基本原理及其数学模型
        2.3.1 蚁群算法的基本原理
        2.3.2 蚁群算法的数学模型
    2.4 免疫优化算法
        2.4.1 免疫优化算法实现步骤
        2.4.2 初始抗体群的产生
        2.4.3 亲和度计算
        2.4.4 抗体浓度计算
        2.4.5 期望繁殖概率计算
        2.4.6 免疫操作
        2.4.7 免疫系统和免疫优化算法的特点
    2.5 本章小结
3.混合算法求解P-中位问题的研究
    3.1 混合智能算法设计思路
    3.2 混合智能算法
        3.2.1 转移路径的选择
        3.2.2 信息素更新策略
        3.2.3 混合算法初始解的确定
        3.2.4 相关参数的选取
    3.3 蚁群算法实现步骤
    3.4 混合蚁群-免疫优化算法求解PMP问题
        3.4.1 求解思路
        3.4.2 算法设计
        3.4.3 PMP问题的求解步骤和流程图
    3.5 本章小结
4.参数分析及实例计算结果
    4.1 参数值优化分析
    4.2 计算数据
        4.2.1 计算结果及其分析
    4.3 本章小结
5.总结与展望
    5.1 工作总结
    5.2 工作展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢
作者简介



本文编号：4051877