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文檔簡介
1、固定費用運輸問題是一種特殊的線性規(guī)劃問題。與線性運輸問題的特征相似,固定費用運輸問題也需滿足供應(yīng)與需求約束,且具有運輸網(wǎng)絡(luò)特征,但固定費用的出現(xiàn)使得目標函數(shù)出現(xiàn)不連續(xù)性,從而導(dǎo)致其成為一個NP難問題。該問題的求解目標是在滿足目的地需求的同時,分配每個源地可用供應(yīng)量,以使得分配后所產(chǎn)生的總的變化成本和固定成本之和最小。 求解固定費用運輸問題的方法很多。起初人們用一些精確算法來求解,例如切平面法,極點排列法,分枝定界法等。但這些方法
2、被證明低效且計算費時,只適合求解較小規(guī)模問題。為了克服計算時間過長的問題,一些啟發(fā)式方法被用于求解該問題,例如拉格朗日松馳法,鄰近極點法等。雖然這些方法計算耗時較少,但所獲得的解的質(zhì)量較差。近年來,相繼出現(xiàn)一些現(xiàn)代啟發(fā)式遺傳算法求解該問題,例如基于矩陣排列編碼的遺傳算法、禁忌搜索算法、利用邊集編碼的遺傳算法等。經(jīng)實驗證明,它們也各有其優(yōu)點與不足。 本論文的總體框架如下: 第一章簡要介紹了運輸問題的四個研究分支,深入分析了
3、固定費用運輸問題的背景、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及各類求解方法。 第二章深入討論了智能優(yōu)化算法的基本概念和定理,如標準遺傳算法,免疫遺傳算法等,并給出了技術(shù)路線、實現(xiàn)方法和研究內(nèi)容。 第三章介紹了基于Prufer數(shù)編碼的生成樹方法,分析了它的優(yōu)點與不足。 第四章提出了一種森林補充式多點交叉操作的遺傳算法。為了進一步改進智能優(yōu)化算法求解固定費用運輸問題的性能,利用其解是運輸圖的一棵生成樹的特性,對采用先根遍歷邊構(gòu)成有序邊集編
4、碼的生成樹,提出了一種新的森林補充式多點交叉操作的啟發(fā)式遺傳算法。通過理論證明和不同類型和規(guī)模實驗檢測實驗,結(jié)果表明該算法所得解的質(zhì)量優(yōu)于基于邊集編碼的遺傳算法。該算法豐富了近似求解固定費用運輸問題的思路。 第五章提出了一種求解固定費用運輸問題的免疫遺傳算法。為了進一步體現(xiàn)該遺傳算法的性能,與基于矩陣編碼的遺傳算法和基于邊集編碼的遺傳算法進行了對比,實驗結(jié)果表明,免疫遺傳算法的綜合性能優(yōu)于其他兩種方法。該算法豐富了近似求解固定費
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