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2022-11-16  本文已影响 650人 
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摘 要:摘要:车辆调度问题(VRP)属于组合优化问题,也属于NP难问题,用传统方法来解决车辆调度问题,通常会耗费大量时间,甚至不能找到最优解。Birbil和Fang受电磁场中带电粒子间吸引排斥机制的启发,提出了类电磁机制算法(EM)[1],EM算法能够避免搜索粒子陷入局部最优,并朝全局最优移动,本文对原始EM算法作了改进,应用其求解VRP问题。

关键词:关键词:类电磁机制算法;车辆调度;合力计算


中图分类号:TP301 文献标识码:A 文章标识码:

0.引言
车辆调度问题是物流管理和智能交通的核心问题,一直是研究的热点,许多方法被用于VRP问题研究,类电磁机制算法具有全局优化能力强,编程简单,收敛性好等优点,广泛应用于函数优化[2]、水电站经济运行问题[3]和武器目标分配问题[4]等研究,取得了较好效果,本文将改进的EM算法应用于求解VRP问题,并与原始EM算法进行仿真对比。
1.EM算法介绍
EM算法模拟电磁场中吸引和排斥机制,将每个解比作一个带电粒子,每个粒子的电荷由待优化的目标函数的函数值决定,电荷值也决定了该粒子对其他粒子的吸引或排斥的强弱,目标函数值越优,吸引越强。
以如下形式的非线性、无约束(变量有界)的优化问题为例,具体介绍EM算法的四个基本步骤[5]:

5.结束语
降低车辆运输成本,是物流运输企业提高企业竞争力的有效途径之一,而鉴于传统方法的效率不高,将EM算法引入车辆调度问题的研究是一个新的领域。从前面仿真结果可看出,虽然改进后的EM算法性能得到优化,但与已知最优还存在差距,总的来说,当前对EM算法的研究还不十分成熟,有很多方面需要继续探讨,比如针对特定问题继续改进电量、合力计算方式,与其他种类算法进行混合研究以及将EM算法并行化等。

参考文献:
[1]Birbil S I, S C Fang. An Electromagnetism-like Mechanism for Global Optimization [J]. Journal of Global Optimization, 2003, 25:263-282.
[2]韩丽霞,王宇平.求解无约束优化问题的类电磁机制算法[J].电子学报,2009,37(3):664-668.
[3]张智晟,龚文杰,段晓燕,等.类电磁机制算法在水电站厂内经济运行的应用研究[J].电工电能新技术,2011,30(4):17-20.
[4]杨晓凌,邱涤珊,彭黎,等.改进类电磁算法在武器目标分配问题中的应用[J] .国防科技大学学报,2011,33(6):150-153.
[5]王晓娟,高亮,陈亚洲.类电磁机制算法及其应用[J].计算机应用研究,2006,23(6):67-70.


附项目基金:
国家自然科学基金项目(61074147,60374062);广东省自然科学基金项目(S2011010005059);广东省教育部产学研结合项目(2011B090400460);广东省自然科学基金团队项目(8351009001000002)。


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