基于混合粒子群算法的车辆路径优化问题研究

被引：6

作者：

黄天赦

叶春明

机构：

[1] 上海理工大学

来源：

物流科技 | 2008年 / 09期

关键词：

粒子群算法; 量子; 遗传算法; 车辆路径问题;

D O I：

暂无

中图分类号：

U116.2 [运输线路优选];

学科分类号：

摘要：

设计了一种引入了量子和遗传算法思想的粒子群算法,该算法结合了粒子群优化算法的快速寻优能力和量子算法可以同时处理多个目标的优点,避免了基本粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提高了求解速度。该算法用于解决车辆路径问题,通过实验表明了这种算法具有较好的性能。

引用

页码：26 / 29

页数：4

共 6 条

[1] 车辆路径问题的并行粒子群算法研究 [J].

马慧民 ;

吴勇 ;

叶春明 .

上海理工大学学报, 2007, (05) :435-439+444

[2] 改进的粒子群算法在VRP中的应用 [J].

郝会霞 ;

郗建国 .

现代交通技术, 2007, (04) :62-64

[3] 求解旅行商问题的自学习粒子群优化算法 [J].

蔡荣英 ;

李丽珊 ;

林晓宇 ;

钟一文 .

计算机工程与设计, 2007, (02) :261-263+266

[4] 改进粒子群优化算法求解旅行商问题 [J].

王翠茹 ;

张江维 ;

王玥 ;

衡军山 .

华北电力大学学报, 2005, (06) :47-51+59

[5] 物流配送路径安排问题的混合蚁群算法 [J].

吴建军 ;

刘军 .

土木工程学报, 2004, (08) :98-101

[6]

免疫优化计算、学习与识别.[M].焦李成[等]著;.科学出版社.2006,

← 1 →