基于动态缩减机制的多策略单亲遗传算法求解CVRP问题

针对传统遗传算法求解带容量约束的车辆路径问题(CVRP)时存在易早熟、收敛速度慢、精度低等问题,提出一种基于动态缩减机制的多策略单亲遗传算法。基于同类个体实现对寻优空间的划分,采用模拟退火准则对最低类别子空间进行淘汰或更新,构成寻优空间的缩减和移动机制;基于单亲遗传算法,综合设计了组内、组间、整体搜索,以及扰动与跳跃的多种遗传进化策略;为适应度函数设计了基于个体发展、种群进化、整体收敛3个罚因子的自适应罚函数分量,对不可行解作出更有效惩罚。通过对3组CVRP问题实例进行仿真实验分析,结果表明:该算法在种群质量、全局与局部寻优能力、求解精度和收敛速度等方面均得到改善和提升。