国家教育部博士点基金(200805900001)
- 作品数：6 被引量：112H指数：5
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- 基于Google Maps的车辆路径问题可视化系统被引量：1
- 2011年
- 为对车辆路径问题(VRP)进行研究,加速其从理论转为实际需要的步伐,设计一种基于Google MapsAPI的车辆路径问题可视化系统。该系统结合ADO数据访问、XML数据库读取和XML文件解析、ASP等关键技术。系统最优车辆路径结果由基于群智能计算的容量受限车辆路径快速算法获取。实例结果表明,该原型系统可实现VRP最优路径显示、动画模拟等功能,并具有可扩展性。
- 王序夏晓玲李霞
- 关键词：车辆路径问题GOOGLEMAPSAPI函数可视化系统
- 混合蛙跳算法的Markov模型及其收敛性分析被引量：44
- 2010年
- 本文就混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)建立了Markov链数学分析模型,详细分析了该Markov链的性质,证明青蛙族群状态序列是齐次Markov链.在此基础上,通过分析族群状态序列的转移过程,指出序列必将进入最优状态集.同时证明混合蛙跳算法满足随机搜索算法全局收敛的两个条件,能够保证全局收敛.
- 骆剑平李霞陈泯融
- 关键词：混合蛙跳算法MARKOV链
- 基于改进混合蛙跳算法的CVRP求解被引量：31
- 2011年
- 该文提出基于实数编码模式的混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)求解容量约束车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP);把具有极强局部搜索能力的幂律极值动力学优化(PowerLaw Extremal Optimization,τ-EO)融合于SFLA,针对CVRP对τ-EO过程进行设计和改进。改进的τ-EO采用新颖的组元适应度计算方法;采用幂律概率分布来挑选需要变异的组元;根据最邻近城市表,采用幂律概率分布挑选变异组元的最佳邻近城市,执行线路间或线路内的变异。求解测试库中的实例,证明该改进算法有效。
- 骆剑平李霞陈泯融
- 关键词：进化算法混合蛙跳算法车辆路径问题收敛性
- 求解TSP的改进混合蛙跳算法被引量：17
- 2010年
- 重新定义表示青蛙移动距离和位置的数据结构及运算符意义,提出混合蛙跳算法(shuffled frogleaping algorithm,SFLA)求解旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)基于交换序的实现方法.把具有极强局部搜索能力的幂律极值动力学优化(power law extremal optim ization,τ-EO)融合于SFLA,并针对TSP对τ-EO过程进行设计和改进.改进后的τ-EO采用新颖的组元适应度计算方法,通过定义边置换增益能量,结合模拟退火控制过程,并采取幂律定律用概率的方式选取2-opt置换产生邻域解.为避免每个族群最优解的趋同性,提出最优样本差异控制策略.通过求解TSPLIB数据库中的实例,证明该改进算法有效.
- 骆剑平李霞
- 关键词：人工智能混合蛙跳算法模拟退火
- 混合蛙跳算法及其改进算法的运动轨迹及收敛性分析被引量：15
- 2010年
- 本文通过求解差分方程分析混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)青蛙运动轨迹;进一步利用Solis和Wets提出的随机搜索算法收敛性判据讨论SFLA全局收敛性,得出SFLA全局收敛的结论;为提高SFLA收敛效率,提出一种在SFLA深度搜索方向上融合极值动力学优化(Extremal Optimization,EO)的改进算法EO-SFLA,并证明其依概率1收敛于全局最优。EO-SFLA中,改进的EO变异概率选取方式拓展了算法搜索空间,赋予了算法跳出局部极值点的能力,保证了算法全局收敛性。通过四个广泛使用的基准函数对两种算法进行实验仿真,仿真结果表明改进算法在保持全局收敛性的同时显著提高收敛速度。
- 骆剑平陈泯融
- 关键词：混合蛙跳算法收敛性
- 云计算环境中基于混合蛙跳算法的资源调度被引量：11
- 2012年
- 提出云计算环境中基于改进混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)的保证QoS(Quality of Service)资源调度方案。根据任务和资源的特点提出SFLA两种编码结构及其对应更新方程;对调度方案的QoS给出定义;提出根据QoS值进行个体优劣选择的改进SFLA;在CloudSim平台对算法进行了仿真实验。实验结果证明所提出的计算方案有效。
- 骆剑平李霞陈泯融
- 关键词：云计算混合蛙跳算法
