求解带时间窗车辆路径问题的有效混合PBIL算法

被引：21

作者：

孟祥虎 ^{[1
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]}

胡蓉 ^{[1
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钱斌 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 昆明理工大学信息工程与自动化学院自动化系

[2] 云南省计算机技术应用重点实验室

来源：

系统工程理论与实践 | 2014年 / 34卷 / 10期

关键词：

种群增量学习算法; 带时间窗车辆路径问题; 概率模型; 全局探索; 局部开发;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

摘要：

针对带时间窗车辆路径问题(vehicle routing problem with time windows,VRPTW),提出了混合种群增量学习算法(hybrid population-based incremental learning algorithm,HPBIL),用于同时最小化车辆数和总行驶距离.在HPBIL中,通过改进标准的PBIL概率模型以提高算法的全局探索能力,同时设计了基于插入法和两点邻域交换法的两阶段局部搜索来增强算法的局部开发能力.仿真实验和算法比较验证了HPBIL的有效性和鲁棒性.

引用

页码：2701 / 2709

页数：9

共 11 条

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