一种求解带约束多式联运问题的群智能算法

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1、第49卷第8期上海交通大学学报Vo1．49No．82015年8月JOuRNALOFSHANGHAIJIAOTONGUNIVERSITYAug．2015文章编号：1006—2467(2015)08—1220—10DOI：10．16183／j．cnki．jsjtu．2015．08．022一种求解带约束多式联运问题的群智能算法梁晓磊'李文锋，张煜(武汉理工大学物流工程学院，武汉430063)摘要：针对如何有效运用群智能算法求解多式联运问题，设计了一种针对群智能优化算法的个体解码方式，提出了一个有效的个体编码与多式联运方案的映射模型．在该映射模型中设计了基于比例的流量分配方式，

2、实现了个体编码信息向初步流量分配方式的解码；同时构建了局部流量调整策略，进行不可行方案修复，提高了解码方案的有效性．而后，提出了一种变邻域粒子群算法，将社会网络演化特征引入进行粒子群算法的种群拓扑和邻域调整，以改善个体在搜索过程中的交互模式．基于解码策略，采用改进算法对多式联运问题进行求解，并与3种新型群智能算法进行对比．通过实例分析，该编码策略可以有效应用于多式联运问题求解．同时，变邻域粒子群优化算法的收敛效率和性能优于对比算法。关键词：解码策略；群智能；粒子群；多式联运中图分类号：U169．62文献标志码：AANovelSwarmIntelligenceOptimi

3、zationAlgorithmforSolvingConstrainedMultimodalTranspOrtatiOnPlanningLIANGXiao—lei，LIWen—feng。ZAHNGYu(SchoolofLogisticsEngineering，WuhanUniversityofTechnology，Wuhan430063，China)Abstract：Inordertoapplytheswarmintelligence(SI)algorithmseffectivelytosolvethemultimodaltransportationplanningpr

4、oblem，thispaperproposedadecodingstrategytobuildamappingmodalbe—tweenindividualrepresentationofSIandmultimodaltransportationschedule．Inthemodal，amethodfortrafficassignmentinamultimodaltransportationnetworkwasprovidedtodecodeeachindividualtoanini—tialschedule．Then，astrategyforlocaltraficad

5、justmentwasappliedtomendtheseinitialschedulestoimprovetheSuccessrateofdecoding．Adevelopedparticleswarmoptimization(PSO)algorithmwasalsoproposedtosolvetheplanningproblemcomparedwiththreeotherstate．-of-artswarmintelligenceoptimiza—tionalgorithms．Anovelwaythatappliessocialnetworkevolutionbe

6、haviortoadjusttheswarmtopologyandindividuals’neighborhoodandpromotetheinteractionmoda1amongindividualswasintroducedinthepro—posedalgorithm．Thenumericaltestofanoperationalproblemshowsthatthedecodingstrategyiseficientinsol—vingthemultimodaltransportationplanningproblemandtheproposedalgorit

7、hmhasasuperiorperformanceonthetermsofconvergencespeedandsolutionaccuracyincomparisonwiththeselectedalgorithms．Keywords：decodingstrategy；swarmintelligence；particleswarmoptimization；muhimodaltransportation收稿日期：2014—07—14基金项目：湖北省国际合作项目(2011BFA012)，国家自然科学基金项目(71372202)，十二五科技支