Скорость и движение частиц

Наше моделирование основано на перестановке клиентов, и для этого нам необходима простая стратегия для обновления вектора скорости и движения частиц. В этих целях мы считаем инерцию как постоянную и равную 1.

Коэффициенты ср1? ср2 контролируют привлечение лучшей индивидуальной работы и лучшей производительности, соответственно. Согласно вероятностям и г2 частицы направлены на лучшие позиции р, или лучшие позиции роя pg. Движения частиц сведены к применению ^-обменного оператора с движением (1,0). Этот оператор используется для выбора не обслуженных клиентов и повторного их добавления в другой маршрут со стратегией наименьших затрат. Это показано на рисунке 4.2. Любой оператор применяется таким образом, что порядок, в котором появляется обслуженный клиент, не может быть изменен. Кроме того, это приложение требует расчета стоимости вставки нового клиента в маршрут, в рамках ограничений, связанных с осуществимостью решения (загрузка транспортного средства, закрытие депо и т.д.). В каждой генерации частицы движутся за счет применения оператора.

Процесс оптимизации повторяется на каждом временном отрезке, и новый частичный образец решается. Размер вектора положения увеличивается динамически с приходом каждого нового запроса.

Наша метаэвристика была скрещена с локальным 2-опциональным поиском [LIN 65], который состоит из непересечения маршрутов путем

Оператор вставки

Рисунок 4.2. Оператор вставки: (а) выбор, (b) замена

выбора двух дуг a[i, i2, и bj,j2 и заменой их на и b'[i2, j2.

Рисунок 4.3 иллюстрирует применение 2-опциональности к поиску маршрута. В нашем подходе локальный поиск применяется после каждого движения частиц.

Применение 2-опционального оператора

Рисунок 4.3. Применение 2-опционального оператора

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >