带时间窗的车辆路径问题的混合粒子群优化算法

针对带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problems with Time Windows,VRPTW),提出了一种混合粒子群优化算法(Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO)进行求解。所提出的算法设计了一种高效的编解码策略,以此搭建HPSO算法解空间到VRPTW解空间的桥梁。同时为了提高算法的寻优能力,设计了由单点插入策略以及双点交换策略组成的局部搜索策略。通过solomon-50标准数据集中的九个算例进行仿真实验,实验结果证明了所提出算法的寻优能力和稳定性均优于对比算法,最优解误差相较于对比算法最多降低了38.32%。

带时间窗车辆路径问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与模拟退火算法结合,提出了一种求解车辆路径问题的混合粒子群算法.实例计算及与遗传算法比较的结果表明:应用混合粒子群算法可以快速地求得带时间窗车辆路径问题的优化解;该算法是一种求解离散组合优化问题的有效方法.

基于并行粒子群算法的带时间窗车辆路径问题

提出求解带时间窗车辆路径问题的多群并行的粒子群算法。为了提高算法的收敛速度,在每个粒子群中嵌入了记忆功能。针对基本粒子群算法在求解有时间窗车辆路径问题时初始解的单一性导致局部收敛的问题,对两个种群采用了两种不同的初始化方法,并在进化过程中,两个种群相互用记忆粒子替换对方种群中的较差粒子。最后将该算法的运行结果与其他算法进行比较,表明该算法的有效性。

基于混合粒子群算法的多目标车辆路径研究

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。

基于改进粒子群算法的物流配送车辆调度优化

车辆优化调度是提高物流企业运营效益的重要因素,针对标准粒子群优化算法存在的不足,提出一种改进粒子群算法(IPSO)的物流配送车辆调度优化方法。建立物流配送车辆调度优化的数学模型,将车辆与车辆路径编码成粒子,通过粒子之间的协作找到最优物流配送车辆调度优化方案,并对粒子群算法存在的不足进行了相应的改进,最后给出仿真实验对其性能进行测试。实验结果表明,IPSO算法不仅加快了物流配送车辆调度优化问题求解的速度,而且获得了最优解的概率,具有比其他调度算法更明显的优势。

求解车辆路径问题的离散粒子群算法

考虑车辆行驶时间和顾客服务时间的不确定性,建立了以车辆配送总费用最小为目标的机会约束规划模型,将其进行清晰化处理,使之转化为一类确定性数学模型,并构造了求解该问题的一种离散粒子群算法。算法重新定义了粒子的运动方程及其相关离散量运算法则,并设计了排斥算子来维持群体的多样性。与标准遗传算法和粒子群算法比较,该算法能够有效避免算法陷入局部最优,取得了满意的结果。

面向综合运输网络的复杂供应链问题建模与耦合求解算法

针对多客户多供应商及多产品城际供应链网络中的供应商和物流路径选择问题,对城际综合运输网络提出一种三阶段路径结构数学模型,并结合采购中心混合产品结构需求的复杂情形提出一种多目标微粒群算法。通过采用解码算法模块,将粒子包含的路径选择与供应商选择的框架信息经解码生成包含具体路径、时间、批次以及所产生的相应各类成本的解。在解码算法模块中,根据任务在中转节点的发货特征差异建立两种发货调度策略。通过对微粒群粒子的生成和更新模块进行调整,实现粒子对应维度的可变性,从而解决程序对整合水运资源前后的综合运输网资源数据的兼容问题。引入实际供应商选择与路网案例进行分析的结果表明,整合水运资源后整体供应链物流成本可降低10.5%。通过对算法迭代过程进行分析,验证了算法的有效性。

改进型粒子群优化算法求解车辆径优化问题

为了避免粒子群算法求解车辆路径问题容易陷入局部最优,提出了扫描—粒子群算法。运用扫描算法对矿点进行扫描,生成初始可行解链,将其作为粒子的初始位置代入到粒子群中搜索,得到粒子种群历史最优位置,将种群粒子最优位置逆转录生成对应的可行解链。将改进型粒子群算法用于求解郑州煤电物资供销有限公司的车辆调度问题同时将该算法与经典的粒子群算法和遗传算法做了对比实验,仿真实验结果表明,改进型粒子群算法可以更快速、更有效求得车辆路径问题的最优解。

基于客户满意度的开放式车辆路径问题研究

将客户满意度作为优化目标引入开放式车辆路径问题。使用梯形模糊数表示客户满意度,建立基于客户满意度的开放式车辆路径问题的数学模型。将改进的最邻近插入法和最廉价插入法作为后优化过程与粒子群优化算法结合求解该问题。分析2种混合算法的计算复杂度,通过实验仿真对算法进行分析比较。

求解多隔室车辆路径问题的改进粒子群优化算法

针对同时配送多种不能混装货物的多隔室车辆路径问题,建立了最小化车辆行驶成本的数学模型,并提出一种改进粒子群优化算法进行求解。该算法借鉴传统粒子群优化算法与模拟退火算法的思想,以粒子群算法为主框架,在粒子更新过程中引入模拟退火中的Metropolis准则,以一定概率接受劣解,使粒子在寻优过程中能够概率性地跳出局部最优。通过对经典车辆路径问题算例进行改编实验,并与已有文献、基本粒子群优化算法、基本人工蜂群算法分别进行对比分析表明,所提算法不但求解多隔室车辆路径问题有效,而且在求解质量上具有明显优势。

带时间窗的粮食物流车辆路径问题的研究

带时间窗的粮食物流车辆路径问题是一个典型的NP—难问题。针对粮食物流批量大、多点对多点等特点,建立了带时间窗的粮食物流车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTM)的数学模型,进一步构造粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)用于问题求解,并将求解结果与遗传算法进行比较。结果表明,粒子群算法可以快速、有效地求得带时间窗的粮食物流车辆路径问题的优化解,降低配送成本。

粒子群和蛙跳的混合算法求解车辆路径问题

提出一种求解物流配送车辆路径问题的改进粒子群算法。新算法采用粒子群算法产生阶段最优解,利用蛙跳算法对阶段最优解进一步优化。实验表明,此算法是解决车辆路径问题的一个有效算法。

改进的粒子群算法在VRP中的应用

将粒子群算法和禁忌搜索算法相结合构造禁忌搜索粒子群算法。提出一种对粒子群算法中全局最优解进行禁忌搜索的混合算法,扩展了粒子群算法进化方式。将其用于车辆路径优化问题求解。与基本粒子群算法相比较,结合禁忌搜索算法的粒子群算法明显提高了算法收敛速度和优化性能。

帝国竞争算法求解CVRP

针对带容量约束的车辆路径问题(CVRP),提出了一种带分裂机制的帝国竞争算法进行求解。首先,结合CVRP的特性,采用基于贪婪准则的编解码策略实现算法空间到解空间的转换。其次,提出帝国分裂策略来增强算法的全局搜索能力,并结合2-Opt提高算法的局部搜索能力。最后,通过25个基准算例的仿真实验表明:所提算法能有效求解CVRP,所有算例的优化误差不超过1.0%;与已有的帝国竞争算法、粒子群算法、遗传算法、布谷鸟搜索算法相比,所提算法的求解效率更高。

混合量子粒子群算法求解车辆路径问题

量子粒子群算法在求解车辆路径问题时一定程度上解决了基本粒子群算法收敛速度不够快的缺点,但是量子粒子群算法仍然存在容易陷入局部最优的缺点。利用混合量子粒子群算法对车辆路径问题进行求解,运用量子粒子群算法对初始粒子群的粒子进行更新,对粒子进行交叉操作,可以提高算法的全局搜索能力,进行变异操作,可以改善算法的局部搜索能力。以Matlab为工具进行仿真实验,实验结果表明改进后的算法在求解车辆路径问题时具有良好的性能,可以避免陷入局部最优,对比量子粒子群算法和遗传算法具有一定的优势。

一种求解离散优化问题的粒子群算法

粒子群算法在求解连续变量问题有了比较成功的应用,但是对离散变量问题方面的应用研究却相对滞后。针对离散优化问题,提出了一种遗传粒子群算法。算法使用了交叉、变异等遗传算子替代传统粒子群算法的速度-位移公式,克服了传统粒子群算法对组合优化问题编码时出现的信息冗余的问题,提高了搜索效率。应用该算法求解了车辆路径问题,实验结果表明,该算法具有较好的全局收敛能力和较快的收敛速度。在同等条件下,求解效果要明显好于遗传算法和基于速度位移公式的粒子群算法。

基于量子粒子群优化算法的车辆路径问题

针对粒子群优化算法的搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,提出将一种基于量子行为的粒子群优化算法用于求解车辆路径问题。车辆路径问题是组合优化问题中的NP-难问题。将量子粒子群算法用于车辆路径问题求解,用粒子的位置表示车辆路径,建立车辆路径的数学模型。与粒子群算法相比,量子粒子群算法提高了最优路径搜索的成功率,能更有效的求解问题。

基于混合粒子群算法的车辆路径优化问题研究

设计了一种引入了量子和遗传算法思想的粒子群算法,该算法结合了粒子群优化算法的快速寻优能力和量子算法可以同时处理多个目标的优点,避免了基本粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提高了求解速度。该算法用于解决车辆路径问题,通过实验表明了这种算法具有较好的性能。

免疫PSO算法求解多库房带时间窗VRP

为了降低物流系统的总费用,对车辆优化调度模型进行了改进,考虑了库房容量和时间窗两方面的因素,以总的耗费成本为目标,采用免疫粒子群优化(PSO)算法对此多库房车辆调度模型进行了优化求解。仿真结果表明免疫PSO比PSO更有效、更优越。

改进的粒子群算法在VRP中的应用

提出一种新的求解VRP问题的粒子群算法,该算法通过引入随机交换序、PMX算子使粒子群算法能更好地求解VRP问题。经过实例验证,该算法是解决VRP问题的有效算法。