基于捕食搜索策略混合遗传算法的车辆路径问题研究

发布时间：2017-10-28 22:32

  本文关键词：基于捕食搜索策略混合遗传算法的车辆路径问题研究

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【摘要】：在分析研究车辆路径问题的基础上,将其转换为经典TSP优化问题进行求解并建立数学模型,针对遗传算法在求解车辆路径问题时搜索效率低,容易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的遗传算法.改进算法引用自适应邻域法进行种群初始化;基于捕食搜索策略动态自适应调整遗传参数,在加快寻优速度的同时防止陷入局部最优;交叉前后的种群分别实施精英个体保留策略,交叉变异之后引进进化逆转操作,继承父代较优和较多的信息.实验结果表明:改进遗传算法搜索效率高、计算结果较为稳定;求解车辆路径最优问题较其它算法具有较好的性能.
【作者单位】： 河北工业大学控制科学与工程学院;河北工业大学计算机科学与软件学院;
【关键词】： 车辆路径问题 遗传算法 自适应邻域法 捕食搜索算法
【基金】：天津市科技支撑项目(14ZCDZGX00818)
【分类号】：U116.2;TP18
【正文快照】： 作为物流运输配送系统的核心问题,车辆路径问题(VRP)主要研究车辆从配送中心到各客户点配送最后返回配送中心的满足约束条件的最优车辆使用方案以及最优车辆路线方案[1].该问题是一个典型的NP-hard(NP难)问题,自提出以来一直受到众多专家和学者的关注,在理论研究和现实应用上

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本文编号：1110266