本文選題：包裝物回收 + 路徑優(yōu)化�。� 參考：《包裝工程》2017年17期

【摘要】：目的提高遺傳算法(GA)求解包裝物回收車輛路徑優(yōu)化問題的性能。方法通過對(duì)傳統(tǒng)GA算法的改進(jìn),提出混合蜂群遺傳算法(HBGA)。首先改進(jìn)傳統(tǒng)GA算法的初始種群生成方式,設(shè)計(jì)初始種群混合生成算子;其次,提出最大保留交叉算子,對(duì)優(yōu)秀子路徑進(jìn)行保護(hù);然后,在上述改進(jìn)的基礎(chǔ)上引入蜜蜂進(jìn)化機(jī)制,用以保證種群多樣性和優(yōu)秀個(gè)體特征信息的利用程度;最后,對(duì)標(biāo)準(zhǔn)算例集進(jìn)行仿真測(cè)試。結(jié)果與傳統(tǒng)GA算法相比,HBGA算法在全局尋優(yōu)能力、算法穩(wěn)定性和運(yùn)行速度方面均有所改善。HBGA算法的全局尋優(yōu)能力和算法穩(wěn)定性均優(yōu)于粒子群算法(PSO)、蟻群算法(ACO)和禁忌搜索算法(TS),但運(yùn)行速度稍慢于TS算法。結(jié)論對(duì)傳統(tǒng)GA算法的改進(jìn)是合理的,且HBGA算法整體求解性能優(yōu)于PSO算法、ACO算法和TS算法。
[Abstract]:Objective to improve the performance of genetic algorithm (GA) in solving vehicle routing optimization problem.Methods by improving the traditional GA algorithm, a hybrid bee colony genetic algorithm (HGA) was proposed.Firstly, the initial population generation method of traditional GA algorithm is improved, and the initial population mixed generation operator is designed. Secondly, the maximal preserving crossover operator is proposed to protect the excellent subpaths.On the basis of the above improvements, the evolution mechanism of honeybee is introduced to ensure the diversity of population and the utilization of excellent individual characteristic information. Finally, the standard example set is simulated and tested.Results compared with the traditional GA algorithm, the global optimization ability of HBGA algorithm is better than that of the traditional GA algorithm.
【作者單位】： 重慶工商職業(yè)學(xué)院;
【基金】：重慶市教委人文社科項(xiàng)目(16SKGH209) 重慶工商職業(yè)學(xué)院重點(diǎn)項(xiàng)目(ZD2014-03)
【分類號(hào)】：F252;TP18

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本文編號(hào)：1740442