魯棒優化用於應急物流(PDF 37頁）

2.2 魯棒優化理論
2.2.1 Soyster 魯棒模型
2.2.2 Ben-Tal & Nemirovski 魯棒模型
2.2.3 Bertsimas 魯棒優化模型
2.3 遺傳算法
2.3.1 遺傳算法的基本原理
2.3.2 染色體編碼
2.3.3 適應度函數
2.3.4 遺傳操作
2.3.4.1 選擇(selection)
2.3.4.2 交叉（crossover）
2.3.4.3 變異（mutation）
2.3.5 約束條件的處理
\2）交換兩個個體在所設定的兩個交叉點之間的部分染色體。
2）對每一個變異點，以變異概率從對應基因的取值範圍內取一隨機數來
2）對每一個指定的變異點，對其基因值做取反運算或用其他等位基因值
2）對每一對相互配對的個體，隨機設置某一基因座之後的位置為交叉點，
2）控製水平? ?1時
2）由下述規則從A、B兩個父代個體中產生出兩個新的子代個體A'、B'。
2）適合於精度要求較高的遺傳算法。
2）選擇、變異等遺傳操作便於實現。
圖 4-1 控製水平?=0時目標函數值收斂情況
圖2-1 遺傳算法基本流程圖
圖2-2 輪盤賭選擇法
圖2-3 隨機遍曆抽樣法
圖2-4 單點交叉運算的示意圖
圖2-4所示為單點交叉運算的示意圖。
圖2-5 兩點交叉運算的示意圖
圖2-5所示為兩點交叉運算的示意圖。
圖2-6 均勻交叉運算的示意圖
圖4-2 控製水平?=1時目標函數值收斂情況
圖4-3 控製水平?=2時目標函數值收斂情況
圖4-4 控製水平?=3時目標函數值收斂情況
表 4-3 控製水平?=0時應急定位-路徑決策結果
表 4-4 控製水平?=1時應急定位-路徑決策結果
表2-1 輪盤賭選擇法的選擇概率計算
表4-1 受災需求點相關數據
表4-2 應急救援設施點相關數據
表4-3 至表4-6 所示，列出了需求擾動為10%時，4 種控製水平? 下的應急動態
表4-5 控製水平?=2時應急定位-路徑決策結果
表4-6 控製水平?=3時應急定位-路徑決策結果
表4-7 列出了需求為均值模型、絕對魯棒模型、相對魯棒模型下的加權目標
表4-7 模型求解結果對比
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