论文研究-基于模拟退火的混合差分进化算法及其在联合补货—配送集成优化中的应用.pdf

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针对差分进化(differential evolution,DE)算法搜索效率较低和容易陷入局部最优的缺点,设计了基于SA的混合差分进化算法(SA-based hybrid DE,SAHDE),以提高DE算法的全局寻优能力。该算法采用自适应变异算子和交叉算子,并结合模拟退火(simulated annealing,SA)算法的Metropolis 准则。首先通过标准测试函数对改进的SAHDE进行性能测试,证明了该算法比DE、自适应混合DE(adaptive hybrid DE,AHDE)和遗传算法(genetic algorithm,GA)更有效。进而将该算法运用到联合补货—配送集成优化(典型NP-hard)问题的求解中,通过大规模的算例分析,证实SAHDE在解决联合补货—配送优化问题比DE、AHDE和GA更有效。

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