[发明专利]一种基于离散蝙蝠算法的物流运输调度方法

摘要

本发明公开了一种基于离散蝙蝠算法的物流运输调度方法，针对物流运输调度问题，定义了蝙蝠算法中蝙蝠位置、速度等参数，重新设计了蝙蝠速度更新操作、蝙蝠频率更新操作、蝙蝠位置更新操作、蝙蝠发射频度更新操作，同时引入分段逆序操作增强全局搜索能力，使用基于固定半径最近邻居搜索策略和不检测标识策略的3‑Opt优化算法来增强蝙蝠算法的局部搜索能力并加快算法的收敛速度。本发明所提出的基于离散蝙蝠算法的物流运输调度方法具有较强的收敛能力、较强的全局寻优能力、较快的运行速度，在求解物流运输调度时表现出较好的稳定性和有效性。

主权项

一种基于离散蝙蝠算法的物流运输调度方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：S1、初始化S1‑1、控制参数设置：最大迭代次数为N_max，迭代计数器N，蝙蝠的种群规模为Q，固定半径最近邻居搜索参数frns<Q、0≤f_min<f_max≤1、0≤R_min<R_max≤1、0≤A_min<A_max≤1是预先给定的常数；其中，N的初始值为0；S1‑2、初始化种群：对每个i，随机产生第i只蝙蝠的位置为x_i、速度为v_i、脉冲发射频度为R_i、脉冲响度为A_i、脉冲频率f_i；其中，i＝1,2,…,Q，R_i∈[R_min,R_max]，A_i∈[A_min,A_max]，f_i∈[f_min,f_max]；S2、根据初始蝙蝠种群中每个蝙蝠的位置x_i，计算蝙蝠的适应度fitness_i，初始化全局最优蝙蝠的位置x_*及其适应度fitness_*；S3、更新每个蝙蝠的速度蝙蝠频率和当前蝙蝠的待定位置S4、如果rand>R_i，则采用分段逆序策略生成新的蝙蝠位置否则，进入步骤S5；S5、通过基于固定半径最近邻居搜索策略和不检测标识策略的3‑Opt优化算法找出蝙蝠位置邻域中最好的蝙蝠位置及其适应度S6、如果rand<A_i，且则并更新脉冲响度A_i和脉冲发射频度R_i；否则，进入步骤S7；S7、如果更新全局最优解x_*和fitness_*；否则，进入步骤S8；S8、如果N<N_max，则N_now＝N_now+1，返回步骤S3；否则，进入步骤S9；S9、输出全局最优蝙蝠的位置x_*及其适应度fitness_*。