算法结合

1. 构建基于物联网的煤炭物流供应链智能系统感知框架，以物流各环节作为智能感知节点，自动实时地感知库存与运输的变化，为实现煤炭物流供应链的库存与运输联合优化调度提供及时准确的数据。然后根据该感知框架，构建三层煤炭物流供应链模型,包括煤炭生产、中转与客户在内的三级节点，客户采用自动连续库存检查策略，在随机环境下，建立两种库存与运输联合优化模型。 2. 用混合的算法对该模型进行求解

(1)随机模拟：利用随机模拟①计算E?f(x,?)?，②求解概率Pr{f(x,?)?0}，③确定最大的f使得Pr{f(x,?)?f}??或最小的f使得Pr{f(x,?)?f}??；

(2)随机规划函数的逼近：用智能算法训练BP神经元网络来逼近不确定函数，以产生复杂非线性规划的数据输出；

(3)复杂约束的处理：利用乘子罚函数的思想，将带约束的问题处理成不带约束的问题；

(4)混合智能算法：融合随机模拟、BP神经网络、否定选择等在内的改进的免疫遗传-细菌觅食优化算法，用来求解不确定模型 改进的免疫遗传-细菌觅食优化算法：

在细菌觅食优化算法中，加入信息熵的概念来表征种群的相似性，从而在细菌复制操作的过程中，自适应的调整细菌的交叉概率Pm。具体描述为： c和变异概率P(1)种群平均信息熵

1L?1 H(N)??Hj(N)

Lj?0其中Hj(N)为第j个基因的信息熵

(S?1) Hj(N)???pn?0ij lo2gp ij其中，pij 为第i个符号出现在基因库上的概率，即：

pij?(在基因j上出现第i个符号的总个数)N

(2)种群相似度 AN?1

1?H(N)AN表示整个种群总的相似程度，AN?(0,1)

算法步骤如下：

(1) 初始化参数p，S，NC，NS，Nre，Ned，Ped，C(i)(i?1,2,3,...,S)，?i

其中：p为种群空间的维度; S为种群大小;

NC为细菌趋向性操作的数量; NS为细菌步长;

Nre为细菌复制操作的数量; Ned为细菌迁徙操作的数量; Ped为细菌进行迁徙操作的概率;

C(i)为细菌通过翻转指定的随机方向的步长大小; (2) 迁徙操作的循环：l?l?1;

(3) 复制操作的循环：k?k?1;

设每代保存种群中适应度最优的Kb个抗体，则最近K(包含当前代)代共保留

K?Kb个抗体组成最优抗体群，每个抗体的每个基因位有k1,k2,...,ks 共S个符号可供选择，第i等位基因位kj的概率为： 1 pij?K?Kbk?Kbj?1?aj

从父代群体中选择要进行接种的抗体，根据轮盘赌方式选择出一个或多个基因片段通过置换基因码值产生新的免疫个体，形成更优种群。基因片段选择方式如下：由上述提取疫苗可知，疫苗为H?(h1,h2,...,hL)。令

qi?pi?pj?1L ，i?1,2,...,L

j(4) 趋向性操作的循环：j?j?1;

(a) 细菌i的趋向性步骤如下，其中i?1,2,...,S; (b) 计算适应度函数

J(i,j,k,l)?J(i,j,k,l)?JCC(?i(j,k,l),P(j,k,l));

(c) 让Jlast?J(i,j,k,l)，保存Jlast，从而可以找到更好的值;

(d) 翻转：对每个元素m(i),m?1,2,...,p产生随机变量?(i)，值为[?1,1]; (e) 游动：

?(i)?i(j?1,k,l)??i(j,k,l)?C(i);

T?(i)?(i)(a) 计算J(i,j?1,k,l)的值，并令

J(i,j?1,k,l)?J(i,j,k,l)?JCC(?i(j?1,k,l),P(j?1,k,l)) 群聚性操作：

(i) m?0(细菌步长的计算); (ii) while m?NS (iii) let m?m?1;

(iv) if J(i,j?1,k,l)?Jlast，令 Jlast?J(i,j?1,k,l)，

?i(j?1,k,l)??i(j,k,l)?C(i)?(i)?(i)?(i)T，

使用?i(j?1,j,k)计算新的J(i,j?1,k,l)值，如步骤(f)所示;

(v) Else，令m?NS结束循环。 (h) 从(b)操作循环进行。 (5) 如果j?NC，执行(4)。

(6) 复制操作：当种群个体适应度趋于一致或者趋于局部最优时，使Pc、Pm增加，而当适应度比较分散时，令Pc、Pm减少。Pc、Pm按照下面式子自动调整：

2(A(N)?1) PP12(A(?N) c?em?0.eCi??j?J(i,j,k,l)，测量其生命周期的营养物质的数量，以及如何成功 (A) 令Jhealth1N?1的避免有毒物质。设置细菌趋化参数C(i)以便升序排列Jhealth的值。

(B) 细菌种群中Jhealth的最大值的细菌将会死亡，剩余种群中的细菌将会分裂。 (7) 如果k?Nre，执行(3)。这意味着细菌还没有进行复制操作，则细菌开始进行下一次的趋向性操作循环。

(8) 迁徙操作：

到目前为止，最好和最差的细菌都会被改进，并且最差的细菌将会朝着好的细菌发展。这将会提高细菌的趋化速度。则:?i(j,k,l)??i(j,k,l)?[?#B(j,k,l)??BB(j,k,l)]。 如果l?Ned，执行(2)。否则结束操作。

3.用改进的算法对模型进行求解，通过与其他算法对该模型的求解结果进行对比，验证该算法的有效性。

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