改进型粒子群优化算法求解车辆径优化问题.pdf

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1、2162012，48(20)ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用@工程与应用@改进型粒子群优化算法求解车辆径优化问题李德富，郭海湘，刘龙辉，李伟伟LIDefu，GUOHaixiang，LIULonghui，LIWeiwei中国地质大学(武汉)经济管理学院，武汉430074SchoolofEconomicsandManagement，ChinaUniversityofGeosciences，Wuhan430074，ChinaLIDefu，GUOHaixiang，

2、LIULonghui，eta1．Resolvingvehicleroutingproblemwithimprovedsweep-particleswarmoptimizationalgorithm．ComputerEngineeringandApplications，2012，48(20)：216-223．Abstract：Inordertoescapelocaloptimumforparticleswarmoptimizationalgorithmtosolvethevehicleroutingprobl

3、em，thispaperproposesasweep-particleswarmoptimizationalgorithm．Itusesthesweepalgorithmtogetinitialfeasiblesolutionbysweepingeachmineraloccurrence．Theinitialfeasiblesolutionissubstitutedastheparticle’Sinitialpositiontosearchintoparticleswarm．Thepapergetsthep

4、articleswarmhistoryoptimalposition，whichisreversedtranscriptiontothecorrespondingfeasiblesolution．ThevehicleroutingproblemofZhengzhouCoalElectricityMaterialSupplyandMarketingLimitedCompanyissolvedthroughtheimprovedswam]optimizationalgorithm．Thesweep—partic

5、leswarmoptimizationalgorithmisappliedtocontrastwithclassicalparticleswarmoptimizationandgeneticalgorithm，andtheresultofemulatedexperimentmakesclearthatthesweep—particleswarmoptimizationalgorithmisafastandexactalgorithm．Keywords：sweepalgorithm；particleswarm

6、optimization；geneticalgorithm；vehicleroutingproblem摘要：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，提出了扫描一粒子群算法。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

7、求得车辆路径问题的最优解。关键词：扫描算法；粒子群算法；遗传算法；车辆路径问题文章编号：1002．8331(2012)20—0216．08文献标识码：A中图分类号：TP3931引言车辆路径问题(VehicleRoutingProblem，VRP)由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，它是指对一系列发货点(或收货点)组成适当的行车路径，使车辆有序地通过它们，在满足一定约束条件的情况下，达到一定的目标(诸如路程最短、费用最小，耗费时间尽量少等)u，。此类问题具有很强的应用背景，又是—个NP完全问题

8、。由于与实际物流配送紧密相连，引起了运筹学、应用数学、计算机应用等学科专家、工程技术人员和管理者的极大重视，成为研究的热点。目前用于求解该问题的算法主要有禁忌搜索算法(TabuSearch，TS)圜，遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)嘲，蚁群算法(AntColonyOptimization，ACO)[4。51等。粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization，基金项日：国家自然