求解带软时间窗车辆路径问题的改进伊藤算法及其收敛性分析

针对伊藤算法在求解离散组合优化问题时效率较低、收敛性较差等缺陷,本文提出的改进伊藤算法引入了协同扩散过程的漂移系数,采用局部搜索能力强的爬山法确定波动系数,将漂移和波动同步进行,当找到可行解之后再进行一定程度的波动.为了验证算法的有效性,将改进后的伊藤算法用于求解带软时间窗的车辆路径问题.仿真结果表明,改进后的算法效率更高,收敛速度更快,算法稳定性和健壮性也更好.此外,本文还根据马尔科夫链移向吸引元的性质及其各状态之间的转换关系,探讨了构造伊藤随机微分方程的马尔科夫链近似模拟算法及其收敛性证明.

带时间窗车辆路径问题的混合量子粒子群算法

针对带时间窗的车辆路径问题,采用混合量子粒子群算法对该问题进行了求解,该算法将量子粒子群算法与模拟退火算法相结合,充分发挥量子粒子群算法全局寻优能力强以及模拟退火算法局部寻优能力强的特点,从而能有效地避免早熟。仿真结果表明,该算法不仅收敛速度快,而且还具有较高的求解质量。

基于混合遗传算法的带时间窗车辆路径优化问题研究

对配送中心来说,物流配送车辆的路径优化(VRP)是物流系统优化的一个关键环节。VRP是典型的NP难问题,遗传算法是一种自适应随机搜索方法,被认为是解决NP难题的途径。针对标准遗传算法局部搜索能力差的缺陷,文中以带时间窗的VRP为研究对象,构造了一种混合遗传算法。该方法在标准遗传算法的基础上引进了扫描-节约操作,充分利用不同的搜索方法,以提高遗传算法的局部搜索能力。