约束平面选址问题的蜂群优化算法.pdfVIP

上海 理工大学学报 第32卷 第4期 J．UniversityofShanghaiforScienceandTechnology Vo1．32 No．4 2010 文章编号：1007—6735(2010)04—0378一o3 约束平面选址问题的蜂群优化算法 樊小毛， 马 良 (上海理工大学 管理学院，上海 200090) 摘要：蜂群算法具有邻域有哪些信誉好的足球投注网站和随机有哪些信誉好的足球投注网站的性质，鲁棒性强，收敛速度快，在求解函数优化和组合 优化问题上，获得了较好结果．对带有区域限制的平面选址问题，该算法运用人工蜂群优化思想，给 出了一种新的求解方法．实验结果表明，通过调整算法参数，得到了较好结果，验证了算法的可行性 和有效性． 关键词：约束；平面选址；蜂群算法 中图分类号：022 文献标志码 ：A Beecolonyalgorithm forconstrainedlocationproblem FANXiao-mao， MALiang (BusinssSchool，UniversityofShanghaiforScienceandTechnology，Shanghai200093，China) Abstract：Basedontheoptimizationstrategy、vithhterecentlydevelopedbeecolonyalgorithm，anew al- gorithm forsolvinglocationproblem witllregionalconstraintsWdSproposed．Thesimulationresultsshow thatitcouldgetbetterresultsthroughhteadjustmentofalgorithmparameters．Itisbelievedthatthealgo— rithm iseffectiveandwillbecomeapromisingcandidateofevolutionaryalgorithm． Keywords：constraint；locationproblem ；beecolonyalgorithm 平面选址问题是运筹学中一个经典的问题，在 可分为欧氏距离问题和绝对值距离问题． 现实中有着广泛的应用背景，如要在一个系统中设 目标形式为 置一个或多个工厂，车站，医院，仓库，商店，银行，急 rainZ=rainmax{[( 一 )+(Y—Y)]／) 救站……或在一个电子线路系统里布置元件，自然 或 都应该考虑选在什么位置才能使得系统的运行效能 min =minmax{i 一 f+i 一Yf} 最佳．在许多工程设计管理中，或者某一项系统的设 这类问题 自20世纪60年代起就有了系列的研 计计划本身就是一个典型的选址问题，或者以选址 究和若干有益的结果，但一般而言，还没有通用的好 问题作为一个子问题 ．这种一般意义下的选址 问题 方法，目前有模拟退火算法 ，蚁群算法l4]等．随 可能是非常复杂的，涉及到 自然的、社会 的、时间的、 着实际问题的需要，人们还研究了选址点P必须位 空间的各种复杂条件I1]．本文研究的是最常见的一 于某个凸区域内(包括边界)的带约束限制的平面选 种平面选址问题，就是所谓的极小极大选址问题，其 址问题，给出了一些比较直观的几何求解方法．通过 一 般提法为：给定平面上 n个位置点P ( ，Y) 研究一种新的昆虫 自治体寻优算法——蜂群算法， (i=l，2，…，n)，如今要确定选址点 P(，)，使其 利用蜂群算法机理，设计了一种全新的可用与求解 离最远的位置点尽可能近．根据距离度量的不同，又 约束平面选址问题的蜂群算法．通过实验