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原文传递养老院物流无人配送的混合粒子群算法研究

论文题名：	养老院物流无人配送的混合粒子群算法研究
关键词：	养老院物流;无人配送;混合粒子群算法;惯性权重;局部搜索策略
摘要：	随着经济的发展和人口老龄化的进程不断加剧，机构养老将逐渐成为新时代的趋势。而我国机构养老发展起步晚，有效供给严重不足，相应的人才、设备跟不上，以致成本一直居高不下，尤其是养老院配送的物流成本。此外，由于新型冠状病毒在世界范围内大行其道，为降低传播风险，减少人为接触，提出物流无人配送的方式。无人车也因其技术的快速发展以及强大的运送能力而被广泛应用于物流无人配送。为此，本文根据养老院物流无人配送的实际应用情况，构造物流无人配送模型，并设计多种智能混合算法对养老院物流无人配送模型进行求解，以求达到降低养老院经营成本的目的。本文的主要研究内容如下：　　（1）提出了单车辆养老院物流无人配送问题的差分粒子群算法。针对单车辆养老院物流无人配送问题的实际应用情况，构建养老院物流无人配送问题的模型；对提出的差分粒子群算法进行具体的阐述，在标准粒子群算法中融入差分进化算法交叉变异的思想，同时还使用了随惯性权重变化的学习因子改进策略对种群进行更新，将该算法应用于单车辆养老院物流无人配送问题求解；通过标准算例测试以及养老院随机订单生成验证，该算法应用于单车辆的养老院物流无人配送相对于对比算法有较好的效果。　　（2）提出了带容量约束的养老院物流无人配送问题的改进混沌粒子群算法。基于带容量约束的养老院物流无人配送问题的多种限制条件，构建起带容量约束的养老院物流无人配送问题的模型；以粒子群算法为基础，设计一种惯性权重策略改进算法，沿用上一章中表现良好的学习因子改进策略，混入了混沌初始化策略，从而获得比伪随机数更好的效果，使用混沌搜索策略来增强算法搜索性能，将该算法应用于带容量约束的养老院物流无人配送问题求解；通过多种算法对算例的验证发现，该改进混合粒子群算法在性能上比原算法好。　　（3）提出了带硬时间窗的养老院物流无人配送问题的萤火虫混合双重自适应粒子群算法。考虑到带硬时间窗的养老院物流无人配送问题在现实生活的局限，在成本的构成上增加满意度成本，构建起带硬时间窗的养老院物流无人配送问题的模型；设计一种萤火虫混合双重自适应粒子群算法求解带硬时间窗的养老院物流无人配送问题；通过多种算法对算例的验证发现，该算法能够较快较好地寻优。　　（4）提出了带软时间窗的养老院物流无人配送问题的变邻域双重自适应粒子群算法。首先对带软时间窗的养老院物流无人配送问题进行分析，对配送成本进行描述，并建立带软时间窗的养老院物流无人配送问题数学模型；在算法改进上，对粒子群算法进行改良，把自适应惯性权重与自适应学习因子融入其中，并且融合relocate算子进行局部搜索，从而达到求解带软时间窗的养老院物流无人配送问题的目的；设计多组测试用例进行实验，结果表明变邻域双重自适应粒子群算法针对带软时间窗的养老院物流无人配送问题具有良好的效果。
作者：	杨观富
专业：	控制科学与工程
导师：	蔡延光
授予学位：	硕士
授予学位单位：	广东工业大学
学位年度：	2022