计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2008年
2期
286-289
,共4页
运输问题%约束条件%遗传算法%粒子群优化算法
運輸問題%約束條件%遺傳算法%粒子群優化算法
운수문제%약속조건%유전산법%입자군우화산법
运输问题是一个应用非常广泛的问题,传统方法对于大规模的运输问题求解比较复杂,而一些基于随机搜索算法的方法对于其约束条件的处理又比较困难.基于运输问题约束条件的特殊性,设计了一种产生可行解的方法,将对约束条件的处理转化到了算法设计之中.在此基础上,又设计了基于遗传算法和粒子群优化算法的求解运输问题的GAPSO算法,为避开对非可行解的处理,该算法对迭代过程也进行了特殊设计,从而简化了运用随机搜索算法解决运输问题的过程.最后给出了三个实例验证,通过对验证结果分析和比较,说明该算法在时间复杂度和收敛性方面都具有其优良性,是行之有效的.
運輸問題是一箇應用非常廣汎的問題,傳統方法對于大規模的運輸問題求解比較複雜,而一些基于隨機搜索算法的方法對于其約束條件的處理又比較睏難.基于運輸問題約束條件的特殊性,設計瞭一種產生可行解的方法,將對約束條件的處理轉化到瞭算法設計之中.在此基礎上,又設計瞭基于遺傳算法和粒子群優化算法的求解運輸問題的GAPSO算法,為避開對非可行解的處理,該算法對迭代過程也進行瞭特殊設計,從而簡化瞭運用隨機搜索算法解決運輸問題的過程.最後給齣瞭三箇實例驗證,通過對驗證結果分析和比較,說明該算法在時間複雜度和收斂性方麵都具有其優良性,是行之有效的.
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