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![組合優(yōu)化中概率模因算法框架的個(gè)體間距離度量選擇研究_第1頁(yè)](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-5/31/13/ecf74e72-ede5-409b-a2a1-72c1502bd048/ecf74e72-ede5-409b-a2a1-72c1502bd0481.gif)
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1、組合優(yōu)化中概率模因算法框架的個(gè)體間距離度量選擇研究重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文(學(xué)術(shù)學(xué)位)學(xué)生姓名:葉振斌指導(dǎo)教師:沙行勉教授專業(yè):計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科門類:工學(xué)重慶大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院二O一七年四月萬(wàn)方數(shù)據(jù)重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文中文摘要I摘要模因算法(MemeticAlgithm,簡(jiǎn)稱MA)是一種融合了群體全局搜索和個(gè)體生命周期學(xué)習(xí)(局部搜索)的啟發(fā)式搜索框架。在MA解決復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題的過(guò)程中,全局搜索和局部搜索的計(jì)算資源分配很大程度上影響了算法的性能
2、。為了得到全局搜索和局部搜索的權(quán)衡依據(jù),概率模因算法框架(ProbabilityMemeticFramewk,簡(jiǎn)稱PMF)被提出。PMF把全局搜索和局部搜索分離,作為獨(dú)立的優(yōu)化行為,并且把MA建模為對(duì)全局搜索和局部搜索的選擇決策過(guò)程。PMF通過(guò)搜索過(guò)程中計(jì)算得到的局部搜索強(qiáng)度理論上界,控制每個(gè)個(gè)體的局部搜索強(qiáng)度,平衡全局搜索和局部搜索的計(jì)算資源消耗。根據(jù)Feng等學(xué)者的研究[1],當(dāng)使用PMF解決組合優(yōu)化問(wèn)題的時(shí)候,恰當(dāng)?shù)膫€(gè)體間距離度量
3、(相似度度量)選擇對(duì)局部搜索強(qiáng)度的估計(jì)起著極為關(guān)鍵的作用。然而,就目前最新的研究進(jìn)展,幾乎沒有相應(yīng)的工作研究關(guān)于PMF在解決組合優(yōu)化問(wèn)題中個(gè)體相似度度量選擇的理論,我們的工作嘗試改進(jìn)這一方面的不足。在本文中,我們對(duì)PMF在解決組合優(yōu)化問(wèn)題時(shí)個(gè)體間距離度量的選擇進(jìn)行了初步地分析和研究,并且在經(jīng)典組合優(yōu)化問(wèn)題:限量弧路徑問(wèn)題(CapacitatedArcRoutingProblem,簡(jiǎn)稱CARP)和有時(shí)間窗車輛路徑問(wèn)題(VehicleRou
4、tingProblemwithTimeWindows,簡(jiǎn)稱VRPTW)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究。我們首先分析在組合優(yōu)化問(wèn)題中十分常用的4個(gè)距離度量被用來(lái)度量CARP候選解之間的相似度的可行性。接下來(lái),我們提出一個(gè)基于鄰近候選解度量和適應(yīng)度距離相關(guān)性度量的距離度量適合度評(píng)價(jià)策略,用于量化一個(gè)候選個(gè)體相似度度量被用在PMF中解決組合優(yōu)化問(wèn)題時(shí)估計(jì)局部搜索強(qiáng)度的適合程度。最后,我們?cè)趀gl的24個(gè)CARPbenchmark上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)研究表明:只有在
5、使用編輯距離時(shí),PMF找到了4個(gè)目前最優(yōu)的解;對(duì)比改進(jìn)Jaccard距離,當(dāng)在PMF中使用編輯距離時(shí)得到了9個(gè)更優(yōu)的解。我們?cè)赟olomon的VRPTWbenchmark上的實(shí)驗(yàn)研究表明:對(duì)比MA,使用編輯距離作為距離度量的PMF在24個(gè)VRPTWbenchmark中找到了10個(gè)更優(yōu)的解;對(duì)比改進(jìn)Jaccard距離,當(dāng)在PMF中使用編輯距離時(shí)得到了12個(gè)更優(yōu)的解。實(shí)驗(yàn)研究結(jié)果強(qiáng)調(diào)了在使用PMF解決組合優(yōu)化問(wèn)題時(shí),恰當(dāng)?shù)木嚯x度量選擇對(duì)PM
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