第1篇 遗传算法 1
第1章 遗传算法简介 1
1.1遗传算法的发展历史 1
1.2遗传算法的基本原理 2
1.3遗传算法的适应度函数构造 3
1.4遗传算法编码方式 5
1.5初始种群的设定 7
1.6遗传算法的基本操作 8
1.7遗传算法中有关的几个问题 18
第2章 煤矿物资配送的遗传算法优化 20
2.1单车场多仓库多趟联合配送车辆路径问题 21
2.2改进的遗传算法 28
2.3优化结果与分析 42
第2篇 粒子群算法 54
第3章 粒子群算法简介 54
3.1粒子群算法的起源 54
3.2粒子群优化算法原理 55
3.3粒子群算法参数分析 59
第4章 煤矿物资配送的粒子群优化 61
4.1扫描—粒子群算法优化 61
4.2基于模拟退火的粒子群算法优化 72
第3篇 蚁群算法 78
第5章 蚁群算法简介 78
5.1蚁群算法的起源与发展 78
5.2蚁群算法的原理 78
5.3带精英策略的蚂蚁系统 83
5.4基于优化排序的蚂蚁系统 83
5.5蚁群系统 84
5.6最大—最小蚂蚁系统 86
5.7最优—最差蚂蚁系统 88
第6章 煤矿物资配送的蚁群算法优化 90
6.1数学模型型 90
6.2蚁群算法求解实现 93
6.3蚁群算法初始位置的选取方式比较 101
第4篇 禁忌搜索 103
第7章 禁忌搜索简介 103
7.1禁忌搜索起源及发展 103
7.2禁忌搜索的原理 104
7.3邻域操作方法 112
7.4其他参数的设定 112
第8章 煤矿物资配送的禁忌搜索优化 117
8.1禁忌搜索算法优化 117
8.2模拟结果与分析 122
第5篇 人工鱼群算法 127
第9章 人工鱼群算法简介 127
9.1人工鱼模型 127
9.2人工鱼群算法全局收敛的基础 132
9.3各参数对收敛性能的影响分析 133
第10章 煤矿物资配送的人工鱼群算法优化 136
10.1人工鱼群算法优化 136
10.2模拟结果与分析 147
第6篇 系统实现与测试 153
第11章 基于MATLAB/GUI设计车辆路径问题的仿真优化平台 153
11.1 MATLAB的GUI介绍 153
11.2车辆路径问题的GUI设计 155
11.3系统测试 166