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汤雅连: 作品数：51 被引量：114H指数：6; 供职机构：广东工业大学自动化学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金广东省教育部产学研结合项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术经济管理交通运输工程理学更多>>

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求解带软时间窗多车场多车型车辆路径问题的一种改进蚁群算法(英文)被引量：8: 2015年; 考虑实际生活中带多种扩展特征(如多车场、多车型、客户服务优先级、时间窗等)的车辆路径问题应用广泛,建立带软时间窗多车场多车型车辆路径问题的数学模型,并提出一种改进的蚁群优化算法(IACO)求解该模型.首先,根据就近原则将客户分组,并通过扫描算法构造初始路径;其次,通过引入遗传算子并自适应地调整交叉概率和变异概率来提高算法的全局收敛能力,且采用平滑机制来提高蚁群优化算法的性能;最后,采用3-opt策略来提高算法的局部搜索能力.将提出的算法应用在3个随机产生的实例中,仿真表明提出的IACO在收敛速度和解质量两方面都优于现有的3种算法,证明提出的算法是有效可行的,且提出的模型具有一定的实际意义.; 汤雅连蔡延光杨期江; 关键词：车辆路径问题遗传算法

混合禁忌搜索算法求解关联运输调度问题: 考虑到实际生活中车辆受发车时间限制以及道路路况影响运输成本等因素,建立了带客户软时间窗、车场硬时间窗、多车型、道路路况等约束的关联运输调度问题模型.结合禁忌搜索与遗传算法的优势,构造了混合禁忌搜索算法,以通过构造多个初始...; 蔡延光汤雅连朱君; 关键词：混合禁忌搜索算法遗传算法; 文献传递

基于VIP客户的多配送中心车辆路径问题的优化被引量：1: 2015年; 在配送过程中,VIP客户订货量较大,为其提供快速及时的服务能提高VIP客户的满意度,所以研究基于VIP客户的多配送中心车辆路径问题(Multiple Depot Vehicle Routing Problem based on VIP clients,MDVRPVC)模型具有现实意义.由于基本的蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)搜索初期信息匮乏,导致信息素累积时间长,求解速度慢,所以结合具有快速全局搜索能力的遗传算法,自适应地改变信息素的挥发系数,引入平滑机制,有助于对搜索空间进行更有效的搜索,构成一种混合自适应蚁群优化算法(Hybrid Adaptive Ant Colony Optimization,HAACO).应用GA和HAACO对MDVRPVC求解,实验证明,求解算法HAACO是有效可行的,且HAACO优于GA.; 王华蔡延光汤雅连江泽东; 关键词：车辆路径问题蚁群优化混沌搜索

单车场关联物流运输调度问题的混沌遗传算法被引量：15: 2013年; 提出了关联物流运输调度问题(Incident Vehicle Routing Problem,IVRP)概念,建立了单车场单车型的IVRP模型,并用混沌遗传算法求解关联物流运输调度问题.混沌遗传算法的基本思想是把混沌变量加载于遗传算法的变量群体中,利用混沌变量对子代群体进行微小扰动并随着搜索过程的进行逐渐调整扰动幅度.研究表明,该方法能有效地解决关联物流运输调度问题.; 汤雅连蔡延光郭帅乐峰; 关键词：混沌遗传算法

混合禁忌搜索算法求解关联运输调度问题被引量：3: 2015年; 考虑到实际生活中车辆受发车时间限制以及道路路况影响运输成本等因素,建立了带客户软时间窗、车场硬时间窗、多车型、道路路况等约束的关联运输调度问题模型。结合禁忌搜索与遗传算法的优势,构造了混合禁忌搜索算法,以通过构造多个初始解来增大搜索空间;设计了两种禁忌表,分别为局部禁忌表和全局禁忌表,这不仅能加快寻优速度,还可以摆脱对单个解的依赖;将禁忌搜索生成的优化解作为遗传算法的初始解,可以加快寻优速度;自适应调整禁忌表长度可以避免早熟收敛;提取核心路径便于进行后期优化,relocate算子能减少路径网络回路数目。对实例进行的仿真表明,提出的IVRP优于一般的VRP,可节约大量成本,且提出的算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于遗传算法和禁忌搜索算法。由3种算法求解得到的总成本、总里程及收敛时间的标准差体现出该算法的稳定性比另外两种算法的好。; 蔡延光汤雅连朱君; 关键词：禁忌搜索遗传算法自适应交叉

求解固定费用运输问题的混沌人工蜂群算法被引量：1: 2013年; 针对人工蜂群算法容易陷入局部最优解,从而出现停滞现象,为了克服其局限性,增强算法的鲁棒性以及提高算法的全局搜索能力,结合混沌思想,提出了混沌人工蜂群算法。其基本思想是在标准人工蜂群算法中引入混沌序列产生初始种群,利用混沌的遍历性增大种群的多样性,使其跳出局部最优解;动态调整一部分种群的搜索区域,加快算法的收敛速度;在调整搜索空间后,每进行一次压缩,迭代几次,使群体适应新环境。实验证明利用该算法求解固定费用运输问题是有效可行的。; 张永前蔡延光汤雅连; 关键词：人工蜂群算法混沌

基于电商平台城市生鲜农产品配送优化研究被引量：3: 2020年; 通过对目前城市生鲜农产品几种主要配送模式的归纳分析,针对目前生鲜农产品电商企业城市配送中心制定配送策略存在的问题,提出了一种对电商平台生鲜农产品城市统一实时配送进行优化的思路方法,具有很高的实际应用价值。; 朱晓锋蔡延光汤雅连; 关键词：电商平台生鲜农产品配送模式启发式算法

水果运输调度问题的优化被引量：1: 2014年; 针对带硬时间窗的水果运输调度问题(Fruits in Vehicle Routing Problem with Hard Time Windows,FVRPHTW),联系实际应用中水果易腐的特性及运输途中的路况因素,采用蚁群算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法来对FVRPHTW求解,并分析3种算法的优缺点。实例证明,这些算法对求解水果运输调度问题是可行的,模拟退火算法略优于其他两种算法。; 朱君蔡延光汤雅连; 关键词：蚁群算法模拟退火禁忌搜索

关联运输调度问题的蚁群算法: 2012年; 提出了改进的蚁群算法来对关联物流运输调度问题(Related Vehicle Routing Problem)求解。为了克服蚁群算法易陷入局部最优的缺陷,自适应地改变算法的挥发因子,在保证收敛速度的前提下提高解的全局性,最终提高了算法性能。实例证明该改进算法有效地解决了关联物流运输调度问题。; 汤雅连蔡延光赵学才; 关键词：蚁群算法自适应

带取送货的关联运输调度问题的优化被引量：1: 2013年; 针对取送货车辆路径问题,构建了带时间窗的IVRPPD的车辆路径数学模型,设计了混沌免疫克隆选择算法,介绍了基本的免疫克隆选择算法和混沌理论,并对设计步骤进行了详细介绍。最后,通过对该问题进行分析建模和数值求解,说明了该模型和算法的合理性和有效性。与基本遗传算法和非代际遗传算法相比较,混沌免疫克隆选择算法能更有效地解决带取送货的关联运输调度问题。; 黄刚蔡延光汤雅连; 关键词：遗传算法