鲁棒优化用于应急物流(PDF 37页)
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鲁棒优化用于应急物流(PDF 37页)内容简介
2.2 鲁棒优化理论
2.2.1 Soyster 鲁棒模型
2.2.2 Ben-Tal & Nemirovski 鲁棒模型
2.2.3 Bertsimas 鲁棒优化模型
2.3 遗传算法
2.3.1 遗传算法的基本原理
2.3.2 染色体编码
2.3.3 适应度函数
2.3.4 遗传操作
2.3.4.1 选择(selection)
2.3.4.2 交叉(crossover)
2.3.4.3 变异(mutation)
2.3.5 约束条件的处理
\2)交换两个个体在所设定的两个交叉点之间的部分染色体。
2)对每一个变异点,以变异概率从对应基因的取值范围内取一随机数来
2)对每一个指定的变异点,对其基因值做取反运算或用其他等位基因值
2)对每一对相互配对的个体,随机设置某一基因座之后的位置为交叉点,
2)控制水平 1时
2)由下述规则从A、B两个父代个体中产生出两个新的子代个体A'、B'。
2)适合于精度要求较高的遗传算法。
2)选择、变异等遗传操作便于实现。
图 4-1 控制水平=0时目标函数值收敛情况
图2-1 遗传算法基本流程图
图2-2 轮盘赌选择法
图2-3 随机遍历抽样法
图2-4 单点交叉运算的示意图
图2-4所示为单点交叉运算的示意图。
图2-5 两点交叉运算的示意图
图2-5所示为两点交叉运算的示意图。
图2-6 均匀交叉运算的示意图
图4-2 控制水平=1时目标函数值收敛情况
图4-3 控制水平=2时目标函数值收敛情况
图4-4 控制水平=3时目标函数值收敛情况
表 4-3 控制水平=0时应急定位-路径决策结果
表 4-4 控制水平=1时应急定位-路径决策结果
表2-1 轮盘赌选择法的选择概率计算
表4-1 受灾需求点相关数据
表4-2 应急救援设施点相关数据
表4-3 至表4-6 所示,列出了需求扰动为10%时,4 种控制水平 下的应急动态
表4-5 控制水平=2时应急定位-路径决策结果
表4-6 控制水平=3时应急定位-路径决策结果
表4-7 列出了需求为均值模型、绝对鲁棒模型、相对鲁棒模型下的加权目标
表4-7 模型求解结果对比
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2.2.1 Soyster 鲁棒模型
2.2.2 Ben-Tal & Nemirovski 鲁棒模型
2.2.3 Bertsimas 鲁棒优化模型
2.3 遗传算法
2.3.1 遗传算法的基本原理
2.3.2 染色体编码
2.3.3 适应度函数
2.3.4 遗传操作
2.3.4.1 选择(selection)
2.3.4.2 交叉(crossover)
2.3.4.3 变异(mutation)
2.3.5 约束条件的处理
\2)交换两个个体在所设定的两个交叉点之间的部分染色体。
2)对每一个变异点,以变异概率从对应基因的取值范围内取一随机数来
2)对每一个指定的变异点,对其基因值做取反运算或用其他等位基因值
2)对每一对相互配对的个体,随机设置某一基因座之后的位置为交叉点,
2)控制水平 1时
2)由下述规则从A、B两个父代个体中产生出两个新的子代个体A'、B'。
2)适合于精度要求较高的遗传算法。
2)选择、变异等遗传操作便于实现。
图 4-1 控制水平=0时目标函数值收敛情况
图2-1 遗传算法基本流程图
图2-2 轮盘赌选择法
图2-3 随机遍历抽样法
图2-4 单点交叉运算的示意图
图2-4所示为单点交叉运算的示意图。
图2-5 两点交叉运算的示意图
图2-5所示为两点交叉运算的示意图。
图2-6 均匀交叉运算的示意图
图4-2 控制水平=1时目标函数值收敛情况
图4-3 控制水平=2时目标函数值收敛情况
图4-4 控制水平=3时目标函数值收敛情况
表 4-3 控制水平=0时应急定位-路径决策结果
表 4-4 控制水平=1时应急定位-路径决策结果
表2-1 轮盘赌选择法的选择概率计算
表4-1 受灾需求点相关数据
表4-2 应急救援设施点相关数据
表4-3 至表4-6 所示,列出了需求扰动为10%时,4 种控制水平 下的应急动态
表4-5 控制水平=2时应急定位-路径决策结果
表4-6 控制水平=3时应急定位-路径决策结果
表4-7 列出了需求为均值模型、绝对鲁棒模型、相对鲁棒模型下的加权目标
表4-7 模型求解结果对比
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