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《多車場車輛路徑問題的改進粒子群算法》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、ComputerEngineeringandApplications計算機工程與應(yīng)用5多車場車輛路徑問題的改進粒子群算法王鐵君，鄔開俊WANGTiejun．wuKaijun1．西北民族大學(xué)數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院，蘭州7300302．蘭州交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，蘭州7300701．SchoolofMathematicsandComputerScience，NorthwestUniversityforNationalities，Lanzhou730030，China2．SchoolofElectronicandInformationEngin
2、eering，LanzhouJiaotongUniversity，Lanzhou730070，ChinaWANGTiejun．wUKaijun．Studyonmulti-depotsvehicleroutingproblembasedonimprovedparticleswarmoptimiza—tion．ComputerEngineeringandApplications，2013，49(2)：5-8．Abstract：Multi—DepotsVehicleRoutingProblem(MDVRP)isakindofNPcombinati
3、onproblemwhichpossessesimportantpracticalvalue．InordertoovercomePSO’Sprematureandslowconvergence，anewimprovedalgorithmisputforward，itadoptsCO—evolutionarythoughtandatthesametimepatternsearchmethodisintroducedwhilethesearchfallingintolocalopti-mum．Inthispaper,akindofnewpart
4、iclescodingmethodisconstructedandthesolutionalgorithmisdeveloped．Thesimula-tionresultsshowthatthealgorithmhasbetteroptimalspeedandoptimaleficiencythanGAandPSO，SOitprovesthealgorithmusedtooptimizeMDVRPisfeasibleandeffective．Keywords：vehicleroutingproblem；multi—depots；patter
5、nsearch；ParticleSwarmOptimization(PSO)：CO—evolutionary摘要：多車場車輛路徑問題是一類實用性很高的NP難解問題。針對標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法易早熟、收斂速度慢的缺陷，提出了一種新的改進算法，該算法采用協(xié)同進化思想，同時在搜索陷入局部最優(yōu)的情況下引入了模式搜索方法。針對多車場車輛路徑問題構(gòu)造了一種新的粒子編碼方法，建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，并介紹了該算法的詳細實現(xiàn)過程。仿真結(jié)果通過和遺傳算法和標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法比較，表明該算法具有更好的尋優(yōu)速度和尋優(yōu)效率，從而證明了提出的算法用于優(yōu)化多車場車輛路徑問題是可行和
6、有效的。關(guān)鍵詞：車輛路徑問題；多車場；模式搜索；粒子群優(yōu)化；協(xié)同進化文獻標(biāo)志碼：A中圖分類號：TP301．6doi：10．3778／j．issn．1002—8331．1207．0355車輛路徑問題(VehicleRoutingProblem，VRP)是長、易于陷入局部最優(yōu)解等問題。因此如何針對多車場車Dantzigz和RamserJ于1959年首次提出?，是指對一系列輛路徑問題的特點，構(gòu)造運算簡單，尋優(yōu)效果優(yōu)異的啟發(fā)發(fā)貨點(或收貨點)組織適當(dāng)?shù)男熊嚶肪€，要求在滿足一定式優(yōu)化算法，對許多可轉(zhuǎn)化為多車場車輛路徑問題求解的約束條件前提下，達到一定
7、的目標(biāo)(諸如費用最小、路程最組合優(yōu)化問題具有十分重要的意義。短、消耗時間最少等)。粒子群算法(PSO)是新近出現(xiàn)的一種模仿鳥群找食飛由于VRP已被證明是一個NP完全問題，而多車場車行的仿生算法，有著個體數(shù)目少、計算簡單、收斂速度快、輛路徑問題(Multiple—DepotVehicleRoutingProblem，易于實現(xiàn)等優(yōu)點，在車輛路徑優(yōu)化問題中已得到應(yīng)用，MDVRP)是基本車輛路徑問題的延伸，它的實現(xiàn)比VRP問取得了非常不錯的效果，但由于粒子群算法易于停滯、易題更加復(fù)雜。只有在問題規(guī)模較小時才有可能求得其精陷入局部最優(yōu)等問題，故本文將
8、粒子群算法和協(xié)同進化思確解，尤其對于大維數(shù)問題，很難求得最優(yōu)解。近年來，遺想結(jié)合起來，并將模式搜索方法嵌入粒子群算法中，提出傳算法、蟻群算法等啟發(fā)式優(yōu)化算法在解決這一類問題中一種
