基于粒子群算法的多目标车辆调度模型求解

车辆调度问题是具有复杂约束条件的组合优化问题,在理论上属NP-hard问题。考虑车辆数目最少和车辆运行时间最短,建立了具有时间约束的多目标车辆调度模型。并采用粒子群算法(PSO)求解车辆调度问题,以寻求最优车辆调度方案。在实例中通过运用粒子群算法和遗传算法进行比较分析,结果表明,PSO算法简单可行,在优化性能、收敛速度及鲁棒性等方面优于遗传算法,能较好地解决组合优化问题。