本文關(guān)鍵詞：基于捕食搜索策略混合遺傳算法的車輛路徑問題研究

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【摘要】：在分析研究車輛路徑問題的基礎(chǔ)上,將其轉(zhuǎn)換為經(jīng)典TSP優(yōu)化問題進(jìn)行求解并建立數(shù)學(xué)模型,針對遺傳算法在求解車輛路徑問題時搜索效率低,容易陷入局部最優(yōu)的缺點,提出了一種改進(jìn)的遺傳算法.改進(jìn)算法引用自適應(yīng)鄰域法進(jìn)行種群初始化;基于捕食搜索策略動態(tài)自適應(yīng)調(diào)整遺傳參數(shù),在加快尋優(yōu)速度的同時防止陷入局部最優(yōu);交叉前后的種群分別實施精英個體保留策略,交叉變異之后引進(jìn)進(jìn)化逆轉(zhuǎn)操作,繼承父代較優(yōu)和較多的信息.實驗結(jié)果表明:改進(jìn)遺傳算法搜索效率高、計算結(jié)果較為穩(wěn)定;求解車輛路徑最優(yōu)問題較其它算法具有較好的性能.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;河北工業(yè)大學(xué)計算機科學(xué)與軟件學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 車輛路徑問題 遺傳算法 自適應(yīng)鄰域法 捕食搜索算法
【基金】：天津市科技支撐項目(14ZCDZGX00818)
【分類號】：U116.2;TP18
【正文快照】： 作為物流運輸配送系統(tǒng)的核心問題,車輛路徑問題(VRP)主要研究車輛從配送中心到各客戶點配送最后返回配送中心的滿足約束條件的最優(yōu)車輛使用方案以及最優(yōu)車輛路線方案[1].該問題是一個典型的NP-hard(NP難)問題,自提出以來一直受到眾多專家和學(xué)者的關(guān)注,在理論研究和現(xiàn)實應(yīng)用上

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1110266