基于遗传算法解决共享单车再平衡问题

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本研究利用遗传算法优化共享单车调度方案，有效解决了城市中单车分布不均的问题，提高了系统运营效率和用户体验。共享单车再平衡问题（BRP）是单一商品旅行商问题（1-PDTSP）的扩展，并且属于NP难解的问题范畴。鉴于现有算法求解效率低下的缺陷，不利于实现实时调度优化，本段落提出了一种用于解决BRP的非代际遗传算法。该算法通过个体搜索机制保留优秀基因，设计了线路交叉算子和k点破坏修复变异算子，并引入破坏修复机制，在算法收敛速度减缓时自动生成新个体加入到群体中以避免陷入局部最优解。通过对BRP标准案例进行测试发现：在小规模问题上，该算法能够找到所有最优解；平均CPU消耗时间为3.8秒。而在处理中等和大规模的问题时，此方法同样表现出色，在9个算例中找到了全局最佳解决方案，并且其运算速度相较于传统分支定界法及线路破坏与修复启发式算法提升了77%以上。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于遗传算法解决共享单车再平衡问题

优质

本研究利用遗传算法优化共享单车调度方案，有效解决了城市中单车分布不均的问题，提高了系统运营效率和用户体验。共享单车再平衡问题（BRP）是单一商品旅行商问题（1-PDTSP）的扩展，并且属于NP难解的问题范畴。鉴于现有算法求解效率低下的缺陷，不利于实现实时调度优化，本段落提出了一种用于解决BRP的非代际遗传算法。该算法通过个体搜索机制保留优秀基因，设计了线路交叉算子和k点破坏修复变异算子，并引入破坏修复机制，在算法收敛速度减缓时自动生成新个体加入到群体中以避免陷入局部最优解。通过对BRP标准案例进行测试发现：在小规模问题上，该算法能够找到所有最优解；平均CPU消耗时间为3.8秒。而在处理中等和大规模的问题时，此方法同样表现出色，在9个算例中找到了全局最佳解决方案，并且其运算速度相较于传统分支定界法及线路破坏与修复启发式算法提升了77%以上。

基于遗传算法解决第一类线平衡问题_GA_第一类线平衡_线平衡_遗传算法_

优质

本文介绍了一种运用遗传算法（GA）来解决生产系统中复杂的第一类线平衡问题的方法。通过优化生产线布局，提高效率和生产力。关键词包括遗传算法、第一类线平衡及线平衡等。利用遗传算法解决给定节拍时间最小化工作站数量的线平衡问题。

VRP_GA：基于遗传算法解决车辆路径问题

优质

简介：本文提出了一种利用遗传算法优化解决车辆路径问题（VRP）的新方法——VRP_GA。该方案能够高效地处理物流配送中的路线规划，有效减少运输成本和时间。 VRP_GA 遗传算法（GA）的车辆路径问题（VRP）该存储库提供了程序和模块来解决具有遗传算法的车辆路径问题。编译： - 对于Windows用户，请使用MinGW-win64安装gcc / g++ 编译器； - 对于Linux用户，请使用apt-get安装g++。命令如下：对于Windows用户： ``` g++ -O2 ga.cpp get-config.cpp main.cpp -o run.exe ``` 对于Linux用户： ``` g++ -O2 ga.cpp get-config.cpp main.cpp -o run.out ``` 执行程序： - 对于Windows用户：运行 `run.exe`。 - 对于Linux用户：使用命令 `./run.out`。结果可视化：数据可视化需要安装了numpy和matplotlib软件包的Python 2.7或Python 3.6。

基于Java的遗传算法解决TSP问题

优质

本研究利用Java编程语言实现遗传算法，旨在高效求解旅行商（TSP）问题，探索优化路径规划的有效策略。使用遗传算法（GA）求解旅行商问题（TSP），此TSP问题的数据来自tsplib上的att48实例，这是一个对称的TSP问题，包含48个城市，其最优值为10628，最优路径是：1 8 38 31 44 18 7 28 6 37 19 27 17 43 30 36 46 33 20 47 21 32 39 48 5 42 24 10 45 35 4 26 2 29 34 41 16 22 3 23 14 25 13 11 12 15 40 9。代码参考了网上的一篇文章，进行了修改和调整以适应此特定问题的求解需求。

基于遗传算法解决车辆路径问题的研究.docx

优质

本文档探讨了遗传算法在解决复杂物流管理中的车辆路径问题上的应用和优化，旨在通过模拟自然选择过程来寻找最高效的配送路线。本段落探讨了基于遗传算法的车辆路径问题，并使用MATLAB进行编程实现。

基于遗传算法的车间调度问题PPT解决方案

优质

本PPT探讨了运用遗传算法解决复杂车间调度问题的方法与策略，旨在提高生产效率和资源利用率。通过模拟自然选择过程优化调度方案，提供了一种高效的自动化决策支持工具。遗传算法是一种模拟自然选择和基因进化的优化方法，在解决车间调度问题上有着广泛的应用。通过使用遗传算法的车间调度算法求解PPT可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。

基于遗传算法解决TSP的标准程序_TSP问题_遗传算法

优质

本标准程序利用遗传算法高效求解旅行商问题(TSP)，通过模拟自然选择与基因演化过程优化路径方案。使用遗传算法优化旅行规划问题的目标是使总的路程最短或路费最少。

车间调度问题的遗传算法解决方案2.zip_遗传算法

优质

本资料探讨了利用遗传算法解决车间调度问题的有效方法。通过模拟自然选择和遗传机制，提出了一种优化生产流程、提高效率的创新方案。利用遗传算法解决车间调度问题。

基于遗传算法解决一维下料问题

优质

本研究采用遗传算法优化一维下料问题，旨在提高材料利用率和切割效率，减少浪费，适用于制造业中的原材料裁剪规划。关于一维下料问题模型的计算可以参考基于一维算法的方法。仅供参考。