导读:本文包含了变邻域搜索论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:车辆路径问题,同时配集货,随机需求,遗传算法
变邻域搜索论文文献综述
范厚明,刘鹏程,吴嘉鑫,李阳[1]（2019）在《集货需求随机的同时配集货VRP及混合变邻域搜索算法》一文中研究指出集货需求随机的同时配集货车辆路径问题(VRPSSPDD)是同时配集货车辆路径问题(VRPSPD)研究的进一步深化,由于该问题中集货需求的不确定性,使其较确定型VRPSPD问题更为复杂.基于预优化和重优化策略,构建了两阶段VRPSSPDD模型,预优化阶段基于随机机会约束机制以及车载量约束为客户点分配车辆,生成预优化方案;重优化阶段对失败点及其后续客户点进行线路调整.根据问题特征,结合变邻域深度搜索算法的深度搜索能力以及遗传算法的个体交流等优点,设计混合变邻域遗传算法,采用分离配送网络信息的编码方式,提出自适应种群搜索范围和自适应邻域搜索次数策略平衡算法迭代中的搜索深度和搜索广度的关系.通过多组算例以及企业配送实例验证了本文模型及算法的有效性.(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2019年10期）
杨武成,程文明[2]（2019）在《求解考虑顺序相关调整时间的双边装配线平衡问题的变邻域搜索算法》一文中研究指出为有效解决带有顺序相关调整时间的双边装配线平衡问题,提出了一种简单高效的变邻域搜索算法。该算法通过将优先关系约束融入到交换、插入、交叉、变异等算子中,分别得到4个不同的邻域结构来保证搜索过程中解的可行性,避免过多重复邻域解的生成。4个邻域结构的搜索空间依次变大,以增强算法搜索能力。同时,结合装配线的特点,提出基于作业序列的编码和解码方式,在解码过程中,优先选择空闲时间较多的边,引入启发式目标加快算法收敛。分配结束后,对装配线末端的工作站组进行局部调整。通过将该算法先后用于求解无/有顺序相关调整时间的双边装配线平衡第一类问题,并与已有的算法进行对比,验证了所提的变邻域搜索算法的优越性和有效性。(本文来源于《工业工程》期刊2019年05期）
肖兆雄[3]（2019）在《基于变邻域搜索的音乐生成方法研究》一文中研究指出随着社会的飞速发展,人们对音乐的需求也越来越丰富,音乐的使用场景也在不断的在拓宽。人们不仅仅满足于聆听优美的旋律、享受音乐带给我们的感动,同时也对现代作曲提出了更高的要求。随着计算机的计算能力逐步提升,研究人员希望寻找到一种方法,使其能够协助作曲家完成可重复的部分工作,并降低作曲的门槛,使普通音乐爱好者也能享受作曲这一过程。本文首先研究了音乐生成方法的目的与意义,分析了基于传统方法的音乐生成方法以及基于机器学习的音乐生成方法的国内外研究现状。其次,分析了基于音高显着度的旋律提取与变邻域搜索算法等相关理论基础在音乐生成领域的应用。除此之外,本文针对传统与机器学习音乐生成方法存在的一系列问题完成了如下研究:(1)根据训练样本易获取、紧贴时代的要求,规定预处理前的输入格式为WAV或MP3,随后进行单声道提取与分节。接下来经过离散傅立叶变换后对各帧进行基于音高显着度的旋律提取,初步获得旋律线,同时在时域基于掩蔽效应和等响曲线对能量分块,判断存在音符的帧和存在休止符的帧。映射到音符域后进行对数加权模糊处理,有意使旋律线出现虚假音高,在后续的步骤中锻炼操作者的音感。随后将乐谱表格通过GUI可视化,可根据偏好认为对乐谱进行增删。随后将乐谱输入依据乐理知识设定的训练模型中,获得训练参数矩阵,并可与已训练参数相结合,更新训练数据库。(2)研究了基于变邻域搜索的音乐生成算法。根据本文的音乐生成问题对传统的变邻域搜索算法中的某些步骤进行修改。随后由于大量乐器难以获得,同时系统对乐谱存在着人耳试听的需求,研究了模拟乐音生成算法。对现有的乐器与人声生成模型进行总结和归纳,将参数化乐音模拟算法结构分为激励源和共振腔两部分,并分为弦乐器与体乐器进行简单实现,可为旋律添加乐器,也可反过来指导乐器的结构设计。(3)以读取一段音乐片段为例对训练系统进行测试,基本实现了系统要求,体现了人机交互的思想,证明了二次折迭参数的有效性,验证了系统的便捷性与可行性;并对音乐迭代生成系统进行测试与分析。系统基本满足了本研究对便捷性和灵活性的要求,界面直观,迭代生成流程清晰,测试生成结果也具备一定的艺术性,最后输出的音乐片段较为理想。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
王仁民[4]（2019）在《基于变邻域搜索的导航线路快速规划算法》一文中研究指出针对当前主流导航软件路线规划常不能为用户规划合理代价路线的问题,提出一个基于变邻域搜索的路线规划快速算法。该算法利用变邻域搜索快速的局部和全局搜索能力,在满足导航实时性要求下对原不合理路线重新规划,得到更为合理的优化路线。模拟程序验证了算法的有效性。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2019年08期）
刘振鹏,薛雷,张彬,王雪峰[5]（2018）在《最小延时问题GPU并行加速变邻域搜索方法》一文中研究指出为了能够在尽可能短的时间内获得最小延时问题的优质解,提出一种运行在CPU-GPU混合环境中的变邻域搜索方法。在遗传算法的顺序交叉生成子代基因过程中,改变邻域结构以避免解方案陷入局部最优。该方法在避免局部最优问题的同时,又可以利用GPU的并行加速能力缩短算法运行时间。实验结果表明,对于大规模最小延时问题,可以在短时间内获得足够好的解。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2018年29期）
刘乐,朱洪利[6]（2019）在《双机流水车间外包与调度联合优化问题的混合变邻域搜索算法》一文中研究指出针对最小化内部完工期与总外包费用的双机流水车间外包与调度联合优化问题,开发了一种混合变邻域搜索算法。在该算法中,采用工件剔除型启发式方法产生初始联合决策解;基于3种新型邻域结构提出了最佳改进式局部搜索规程;引入概率式准则来决定下轮迭代的目标搜索邻域。通过算法校准实验分析,探索出合适的邻域变更次序和温度参数的计算方式。通过与CPLEX软件、隐枚举测试程序对比显示,对于工件数不超过30的算例,校准后所提算法求得最优解的耗用时间更少。通过与遗传算法、模拟退火算法、和声搜索3种对比算法在工件数不少于100的算例上进行对比发现,所提算法经校准后,在求解质量和解的鲁棒性上均具有显着优势。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2019年05期）
徐建有,王丹敬[7]（2018）在《多目标双代理单机调度的变邻域搜索算法》一文中研究指出针对实际生产中存在的带有恶化效应的多目标双代理单机调度问题,提出了一种基于Pareto最优的多目标变邻域搜索算法。为了提高算法的鲁棒性,与传统的变邻域算法使用固定的邻域顺序不同,在算法中设计了一种邻域类型的自适应选择机制。基于随机测试问题的实验结果表明,该算法的性能要优于当前文献中的一些典型的多目标优化算法。(本文来源于《控制工程》期刊2018年08期）
伊鹏[8]（2018）在《基于分布式变邻域搜索的长期车辆合乘问题求解研究》一文中研究指出随着我国经济的高速增长,私家车已经成为人们普遍的出行工具,但由此带来的交通压力和环境污染也日趋明显。通过车辆合乘方式共享出行则可有效缓解以上问题,因此车辆合乘问题(Carpooling Problem,CPP)逐渐成为研究的热点领域。长期车辆合乘问题(Long-Term Carpooling Problem,LTCPP)属于车辆合乘问题的子问题,它是一种用户目的地相近且用户之间的合乘关系固定的特殊车辆合乘问题。本文应用启发式算法中的变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search Algorithm,VNSA)对长期车辆合乘问题进行研究,通过构造不同变邻域结构对长期车辆合乘问题的解域进行局部搜索,可在较短时间内求解长期车辆合乘问题。首先对长期车辆问题进行分析,构建以出行成本为目标函数并带有时间窗约束和车容量约束的数学模型;然后根据用户地理位置分布,应用复合距离优先算法将用户划分到各个合乘小组,对各个合乘小组进行约束验证得到质量较高的初始解。为了避免陷入局部最优,本文通过构造不同的邻域搜索结构分别对初始解进行局部优化,经过邻域搜索迭代优化后得到满足时间窗口约束和车容量约束的较优解。最后构建基于分布式计算的变邻域搜索机制,提高算法的可靠性和精度,达到节约出行成本的目的。实验结果表明,该算法对于大规模算例能够求解出高质量的较优解,同时该算法在收敛速度和求解时间上均有较高的优势。(本文来源于《辽宁工程技术大学》期刊2018-06-01）
郭羽含,伊鹏[9]（2018）在《长期车辆合乘问题的复合变邻域搜索算法》一文中研究指出针对于长期车辆合乘问题(LTCPP),提出一种复合变邻域搜索算法(HVNSA),将具有相同目的地的用户进行合乘匹配从而减少车辆出行数量。首先,构建一个全面准确的长期车辆合乘问题的数学模型,将所有用户按复合距离优先算法分配到合乘小组中,对时间窗口和车容量约束验证,得到初始合乘方案;然后利用变邻域搜索算法对初始合乘方案进行优化迭代,得到最终的优化合乘方案。实验结果表明,该算法在处理100人和200人的规模问题上可以在1 s内得到高质量的优化合乘方案,对于400人和1000人的较大规模问题,该算法仍然可以在2～4 s内得到较高质量的优化合乘方案。(本文来源于《计算机应用》期刊2018年10期）
郭羽含,伊鹏[10]（2019）在《车辆合乘问题的分布式复合变邻域搜索算法》一文中研究指出针对长期车辆合乘问题(long-term carpooling problem,LTCPP),提出一种基于分布式的复合变邻域搜索算法,利用分布式计算的优势可快速求解出大规模用户的合乘匹配方案。首先构建带有时间窗约束和车容量约束的数学模型,建立成本计算的目标函数;然后按复合距离优先算法将所有用户分配到各合乘小组中,最终得到满足约束条件的初始合乘方案。通过对变邻域搜索算法进行分布式处理,使算法可以对初始合乘方案进行并行迭代优化计算,得到最终的合乘方案。实验结果表明,该算法在速度和大规模问题求解质量上具有明显的优势。(本文来源于《计算机科学与探索》期刊2019年02期）
变邻域搜索论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为有效解决带有顺序相关调整时间的双边装配线平衡问题,提出了一种简单高效的变邻域搜索算法。该算法通过将优先关系约束融入到交换、插入、交叉、变异等算子中,分别得到4个不同的邻域结构来保证搜索过程中解的可行性,避免过多重复邻域解的生成。4个邻域结构的搜索空间依次变大,以增强算法搜索能力。同时,结合装配线的特点,提出基于作业序列的编码和解码方式,在解码过程中,优先选择空闲时间较多的边,引入启发式目标加快算法收敛。分配结束后,对装配线末端的工作站组进行局部调整。通过将该算法先后用于求解无/有顺序相关调整时间的双边装配线平衡第一类问题,并与已有的算法进行对比,验证了所提的变邻域搜索算法的优越性和有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
变邻域搜索论文参考文献
[1].范厚明,刘鹏程,吴嘉鑫,李阳.集货需求随机的同时配集货VRP及混合变邻域搜索算法[J].系统工程理论与实践.2019
[2].杨武成,程文明.求解考虑顺序相关调整时间的双边装配线平衡问题的变邻域搜索算法[J].工业工程.2019
[3].肖兆雄.基于变邻域搜索的音乐生成方法研究[D].哈尔滨工业大学.2019
[4].王仁民.基于变邻域搜索的导航线路快速规划算法[J].科技创新与应用.2019
[5].刘振鹏,薛雷,张彬,王雪峰.最小延时问题GPU并行加速变邻域搜索方法[J].科学技术与工程.2018
[6].刘乐,朱洪利.双机流水车间外包与调度联合优化问题的混合变邻域搜索算法[J].计算机集成制造系统.2019
[7].徐建有,王丹敬.多目标双代理单机调度的变邻域搜索算法[J].控制工程.2018
[8].伊鹏.基于分布式变邻域搜索的长期车辆合乘问题求解研究[D].辽宁工程技术大学.2018
[9].郭羽含,伊鹏.长期车辆合乘问题的复合变邻域搜索算法[J].计算机应用.2018
[10].郭羽含,伊鹏.车辆合乘问题的分布式复合变邻域搜索算法[J].计算机科学与探索.2019