求解带硬时间窗的多目标车辆路径问题的多种混合蝙蝠算法

发布时间：2018-07-29 14:48

【摘要】：针对多目标车辆路径问题的研究,考虑了车载量限制和硬时间窗的约束条件,以最小派车数和最小车辆行驶距离为目标建立了数学模型。在分析基本蝙蝠算法求解离散问题局限性的基础上,混合蝙蝠法加入交叉算子和重组算子,提高算法性能。利用遗传算法的特点,构建出三种混合蝙蝠算法。算例测试结果表明,混合蝙蝠算法是解决离散型问题的一种有效方法。与基本蝙蝠算法相比,混合蝙蝠算法具有较高的计算效率和持续优化能力,其中单点重组精英遗传混合蝙蝠算法解决算例寻优能力最佳。
[Abstract]:Aiming at the research of multi-objective vehicle routing problem, the constraints of vehicle load and hard time window are considered, and the mathematical model is established with the objective of minimum number of vehicles assigned and minimum vehicle driving distance. Based on the analysis of the limitations of the basic bat algorithm for solving discrete problems, the hybrid bat algorithm adds crossover operators and recombination operators to improve the performance of the algorithm. Based on the characteristics of genetic algorithm, three hybrid bat algorithms are constructed. The experimental results show that the hybrid bat algorithm is an effective method for solving discrete problems. Compared with the basic bat algorithm, the hybrid bat algorithm has higher computational efficiency and continuous optimization ability, among which the single point recombination elite genetic hybrid bat algorithm has the best ability to solve the optimization problem.
【作者单位】： 上海理工大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71401106) 上海市教委科研创新项目(14YZ090) 国家教育部人文社科项目(16YJA630037)
【分类号】：TP18

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本文编号：2153020