基于改进PSO的汽车路径优化

被引：3

作者：

黄小燕 ^{[1
]}

文展 ^{[2
]}

付克昌 ^{[1
]}

朱明 ^{[1
]}

机构：

[1] 成都信息工程学院控制工程系

[2] 成都信息工程学院通信工程系

来源：

湘潭大学自然科学学报 | 2009年 / 31卷 / 02期

关键词：

粒子群优化; 车辆路径问题; 自学习算子;

D O I：

10.13715/j.cnki.nsjxu.2009.02.027

中图分类号：

F540 [陆路、公路运输经济理论]; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是物流中的重要环节,主要研究物流配送中车辆线路优化以降低运输成本.本文利用粒子群优化算法求解VRP,为了提高求解效率,通过构造自学习算子、微粒的重新编码及运算规则的重新定义,使PSO算法能够处理离散问题,把微粒群算法应用于VRP问题的求解中,通过仿真证明了提出方法求解VRP问题的有效性和优越性.

引用

页码：166 / 170

页数：5

共 4 条

[1] 广义粒子群优化模型 [J].