共 2 条
基于混合粒子群算法的多目标车辆路径研究
被引:29
作者:
徐杰
黄德先
机构:
[1] 清华大学自动化系
来源:
关键词:
车辆路径问题;
粒子群优化算法;
多目标;
Pareto最优集;
D O I:
10.13196/j.cims.2007.03.159.xuj.026
中图分类号:
TP301.6 [算法理论];
学科分类号:
081202 ;
摘要:
为解决多目标下带时间窗车辆路径的优化问题,提出了将粒子群算法与变异操作相结合的求解方式。设计了一个随迭代次数增加而变化的变异算子,采用轮盘选择机制,以使多目标离散问题能收敛到Pareto最优解集,并在Pareto曲线上有均匀的分布。采用随机键,将连续的粒子位置向量转化为离散的解向量,并通过提出相对最短距离法来评价解集的优劣。所提出的无间隔编码方式,减少了算法的无效迭代。通过实验,验证了该方法的简单有效性。
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