遗传算法应用论文.docx

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1、目录第一章绪论11」课题背景及意义11.2任务分配问题概述11.3研究现状21.3.1任务分配问题的发展及研究现状21.3.2智能算法发展及研究现状31.4本章小结4第二章装卸货任务分配问题及求解算法52.1装卸货任务分配问题的定义52.2装卸货任务分配问题数学模型62.3装卸货任务分配问题求解算法72.4本章小结8第三章遗传算法设计及仿真93.1遗传算法原理与基本步骤93.2遗传算法设计103.2.1编码方式103.2.2适应度函数113.2.3选择算子123.2.4交叉算子133.2.5变异算子153.2.6总体方案163.3遗传算法MATLAB仿真163.3.1适应度函数代码设

2、计173.3.2初始化种群代码设计173.3.3遗传操作代码设计183.3.4仿真结果193.4本章小结20第四章粒子群算法设计及仿真224」粒子群算法原理及基本步骤224.2粒子群算法设计244.2.1编码方式244.2.2适应度函数244.2.3参数选择254.2.3总体方案264.3粒子群算法MATLAB仿真264.3.1群体初始化函数264.3.2适应度值函数274.3.3单步更新函数274.3.4总过程函数294.3.5仿真结果304.4本章小结31第五章算法比较335.1求解结果比较335.3本章小结36第六章总结与展望38结束语39第一章绪论1.1课题背景及意义货运站装

3、卸货任务分配问题是任务分配问题的一种，它主耍是指怎样分配有限的工人和工具来装卸货物，以达到装卸货时间最短，效率最高的问题。通过一定的优化算法，合理的安排装卸货的人员与设备，可以达到缩短劳动时间提高效率的H的，从而提高经济效益。生活中类似的任务分配问题还有交通运输，生产线工人任务分配，工业生产设备调度等问题，涉及到工业生产、计算机、交通运输、通信、农业生产、物流及服务行业等国民生产重耍部门。能不能解决好这类问题，能不能找到最优的优化算法将关系到我们的国民经济发展和个人的切身利益。货运站装卸货任务分配问题模型与算法研究这一课题来自于实际应用。装卸货是我们生活中的一项重耍的生产生活活动。在

4、一般的情况下，待装卸货物的数量与装卸T人以及相应装卸货设备的数量是不一致的，货物的种类也是不同的，怎样利用有限的资源在最短的时间内完成装卸货就是本课题所要解决的问题。例如，货运火车的装卸货，有多列火车等待卸货，而装卸队的数量是有限的，不能同时对这些货车进行卸货，为了保证卸货任务在最短的时间内完成，就耍设计出最优的算法来计算并安排任务的分配，从而提高效率。解决了货运站装卸货任务分配的优化问题，就可以明显提高交通运输、工业生产等领域的效率，对于金业经济效益的提高和国家经济的发展具有现实意义。具次,通过研究货运站装卸货任务分配问题的优化算法，研究者会进一步得到有关任务分配问题的相关优化算法

5、，而任务分配问题在生产生活中非常的普遍，这对于全面提高社会生产效率有积极的影响。再次，对具体问题的研究也能促进智能优化算法的发展，促进优化理论的发展。这对于科学是具有积极意义的，同时得到发展的理论乂可以被用丁•分配问题以外的实际生产中，使得整个社会的生产效率得到巨大的提高。总Z,研究货运站装卸货任务分配优化算法，不仅仅对这项单独的问题有积极的作用，同时对于优化理论的发展和社会生产效率的提高都具有一定的积极意义。1.2任务分配问题概述任务分配问题广泛存在丁生产生活Z中，在交通运输、计算机等领域备受关注。任务分配问题主要是指根据现有的条件和状况合理的分配现有资源，以达到快速高效的完成某项

6、任务的问题。在国民经济和生产中，存在各种各样的任务分配问题，如货运站的装卸货问题，运输车辆分配问题，生产设备调度等问题。任务分配问题属于典型的组合优化问题。从《系统丁程与运筹学》⑴一书中，我们了解到组合优化(CombinatorialOptimization)问题是运筹学的一个重耍分支，冃标是从组合问题的可行解集中求出最优解。常见的组合优化问题的描述比较简单，但因为这些组合优化问题常涉及到筛选、排序、分类等问题，所以求解组合优化问题的最优解很困难，而问题相关的求解算法所需要存储空间极大且运行时间极长，这导致在现有计算机上运用这些算法求解这类问题根木不可能实现。正是这些问题激起了人们对

7、组合优化的研究兴趣。本课题的主要内容就是设计优化算法，实现对货运站装卸货任务分配过程的优化。运用各种优化的方法，参考其他组合优化问题，通过对比不同算法的优劣，并进行综合运用，找出一个相对最优的算法，来解决货运站装卸货任务分配问题，使得装卸货时间最短，效率最高。1.3研究现状1.3.1任务分配问题的发展及研究现状人们的生活生产是与任务分配密切相关的，自古以来人们对于任务分配问题的优化研究就从未停止过。随着人们研究的深入与科技水平的提高以及各种任务分配问题复杂