【技术实现步骤摘要】
一种卷烟发货多库点多方向联运调度双层优化算法
本专利技术涉及以及卷烟物流领域,更具体的说涉及一种卷烟发货多库点多方向联运调度双层优化算法。
技术介绍
粒子群算法、鲸鱼优化算法已经被广泛的应用于车辆调度领域,并且取得了不错的效果,但同样存在一些问题,鲸鱼优化算法存在探索和开发能力难以协调、易出现种群早熟陷入局部最优的不足。针对烟草物流调度问题,其求解规模大、可行域小,传统鲸鱼优化算法表现出搜索能力较弱同时由于传统Hopfield网络仍采用梯度下降策略,因此基于Hopfield网络的车辆路径优化计算通常会导致以下问题:(1)网络最终收敛到局部极小解,而非问题的全局最优解;(2)网络可能会收敛到问题的不可行解;(3)网络优化的最终结果很大程度上依赖于网络的参数,即参数鲁棒性较差。
技术实现思路
为解决传统Hopfield神经网络以上缺点,以及使算法更适用于解决烟草物流分级调度问题,提出Hopfield神经网络与模拟退火算法和Levy飞行策略的结合,由于模拟退火具有接受较差解的可能 ...
【技术保护点】
1.一种卷烟发货多库点多方向联运调度双层优化算法,该方法用于物流领域的车辆路径优化问题,其特征在于:步骤1:构建1全局优化算法采用Hopfield神经网络与模拟退火算法和Levy飞行策略的结合,改进Hopfield神经网络算法(IHNN)作为全局优化算法;步骤2:基于模拟退火的鲸鱼优化算法对步骤1中的模型求解。/n
【技术特征摘要】
1.一种卷烟发货多库点多方向联运调度双层优化算法,该方法用于物流领域的车辆路径优化问题,其特征在于:步骤1:构建1全局优化算法采用Hopfield神经网络与模拟退火算法和Levy飞行策略的结合,改进Hopfield神经网络算法(IHNN)作为全局优化算法;步骤2:基于模拟退火的鲸鱼优化算法对步骤1中的模型求解。
2.根据权利要求所述的一种卷烟发货多库点多方向联运调度双层优化算法,其特征在于:所述的步骤1详细步骤如下(1)Hopfield神经网络与模拟退火算法的结合;(2)Hopfield神经网络与Levy飞行策略的结合;(3)基于上述步骤,利用以上混合策略,构建烟草物流分级调度问题的IHNN混合算法。
3.根据权利要求2所述的一种卷烟发货多库点多方向联运调度双层优化算法,其特征在于:所述的(1)Hopfield神经网络与模拟退火算法的结合采用以下详细方法;①设置初始状态xi;
②将xi设置为起点,代入到Hopfield神经网络中进行迭代运算,计算此时的网络的E{xi};
③在状态xi附近随机产生扰动Δxi,即此时状态变为xi+Δxi,再带入到Hopfield神经网络中进行迭代运算,此时网络稳定时输出极小值E{xi+Δxi};
④若则若算法收敛则输出结果,若算法不收敛返回步骤③;
⑤若E{xi+Δxi}>E{xi},则釆用判断是否满足Metropolis准则,若满足Metropolis准则,则接受状态E{xi+Δxi}=E{xi},若算法收敛则输出结果,若算法不收敛返回步骤③;若不满足则E{xi}=E{xi},若算法收敛则输出结果,若算法不收敛返回步骤③。
4.根据权利要求2或3所述的一种卷烟发货多库点多方向联运调度双层优化算法,其特征在于:所述(2)Hopfield神经网络与Levy飞行策略的结合采用以下详细方法:①设置初始状态xi;
②将xi设置为起点,代入到Hopfield神经网络中进行迭代运算,计算此时的网络的E{xi};
③对状态xi依飞行概率利用Levy飞行策略移动步长,即此时状态变为输入到Hopfield神经网络中进行迭代运算,此时网络稳定时输出极小值
④若则若算法收敛则输出结果,若算法不收敛返回步骤③;
⑤若则E{xi}=E{xi},若算法收敛则输出结果,若算法不收敛返回步骤③。
5.根据权利要求4所述的一种卷烟发货多库点多方向联运调度双层优化算法,其特征在于:(3)基于上述步骤,利用以上混合...
【专利技术属性】
技术研发人员:安裕强,徐跃明,欧阳世波,陈晓伟,王磊,迟文超,谢俊明,李柏宇,余丽莎,王康,王鹍,秦希,
申请(专利权)人:红云红河烟草集团有限责任公司,
类型:发明
国别省市:云南;53
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