粒子群蚁群结合算法在车辆调度问题上的应用研究

粒子群蚁群结合算法在车辆调度问题上的应用研究

ID:34842627

大小:3.15 MB

页数:59页

时间:2019-03-12

粒子群蚁群结合算法在车辆调度问题上的应用研究_第1页
粒子群蚁群结合算法在车辆调度问题上的应用研究_第2页
粒子群蚁群结合算法在车辆调度问题上的应用研究_第3页
粒子群蚁群结合算法在车辆调度问题上的应用研究_第4页
粒子群蚁群结合算法在车辆调度问题上的应用研究_第5页
资源描述:

《粒子群蚁群结合算法在车辆调度问题上的应用研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、分类号TP312密级公开UDC学校代码10500硕士学位论文(全日制专业学位)题目:粒子群蚁群结合算法在车辆调度问题上的应用研究英文题目:ResearchontheapplicationoftheAntColonyAlgorithmcombinedwiththeParticleSwarmOptimizationforVehicleRoutingProblem学位申请人姓名:陈磊申请学位学科专业:计算机技术指导教师姓名:张颖江二零一五年六月分类号TP312密级公开UDC学校代码10500硕士学位论文题目粒子群蚁群结合算法在车辆调度问题上的应用研究英文题目Researchontheapplica

2、tionoftheAntColonyAlgorithmcombinedwiththeParticleSwarmOptimizationforVehicleRoutingProblem研究生姓名(签名)陈磊指导教师姓名(签名)张颖江职称教授申请学位学科名称计算机技术学科代码085211论文答辩日期2015-6-7学位授予日期2015-6-30学院负责人(签名)评阅人姓名熊盛武评阅人姓名胡中波2015年6月10日学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师指导下,独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体

3、已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:陈磊日期:2015年6月10日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权湖北工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。学位论文作者签名:陈磊指导教师签名:日期:2015年6月10日日期:2015年6月10日如辦mmwrnrn•120121158"硕士学位论

4、文信息备案表中文题目粒子群蚁群结合算法在车辆调度问题上的应用研允ResearchontheapplicationoftheAntColonyAlgorithmcombinedwith英文题目theParticleSwarmOptimizationforVehicleRoutingProblem作者姓名陈磊作者学号

5、120121158导师姓名张颖江所在学院i计算机学院jj学位类别r学术学位专业学位学科名称计算机技术学科代码08521]评阅人1评阅人1撺盛武武汉理工大学论文字数2万字姓名所在单位评阅人2评阅人2胡中波武汉理工大学汉公幵姓名所在单位申请保密时间C1年答辩日期2015.6.7填表日期

6、2015.6.8r2年原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师指导下,独立进行研宄工作所取得的研宄成果。除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的研宄成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者(筌名):学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版I允许论文被查阅和借阅。本人授权湖北工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编

7、本学位论文。学位论文作者(签名):指导教师C签名):湖北工业大学研咒生院学位办公室制湖北工业大学硕士学位论文摘要随着科学技术的日益发展以及互联网在人民大众生活中的普及,电子商务是我们日常生活中一个重要的组成部分,而作为电子商务最关键的的环节——物流配送,也展现出具大的研究价值。据科学统计,在整个物流系统中,商品的配送成本占据总成本的60%左右,而车辆调度问题是商品物流配送中最核心的问题。。因此,对车辆调度问题的研究,不仅在学术理论上具有很大的研究必要,而且还有相当大的现实基础。本文是分别使用蚁群算法、粒子群算法和二者结合的算法对建立的带时间窗的车辆调度模型进行分析和求解,最终得出结合算法在优

8、化性能上优于单纯的使用某一种算法。本文所做的主要工作包括:一、分别介绍了蚁群算法和粒子群算法,对它们的数学模型进行分析。蚁群算法采用正反馈机制,蚁群算法的实现原理是蚁群中所有个体在寻找食物时借助其分泌的化学物质信息素不断进行数据交互和传承,实现蚁群内部的相互合作,更容易得出最优解。但是蚁群算法收敛速度慢、计算时间长,而且容易过早的陷入局部最优,出现停滞现象。粒子群算法具有简单、容易实现、参数较少、收敛速度快的

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。