带时间窗车辆路径问题的混沌粒子群优化算法

作者:杨庆;陈强;李珍珍 刊名:计算机技术与发展 上传者:丁齐国

【摘要】车辆路径问题属于完全NP问题,也是运筹学中的热点问题。虽然目前有很多人进行研究,但搜索效率和达优率较低,而且计算所得平均费用偏高。鉴于此,基于基本PSO算法容易陷入局部最优,而混沌具有随机性、遍历性及规律性等特点,文中很好地将混沌优化算法与粒子优化算法相结合,提出了一种混沌粒子群优化算法,应用于带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)。通过仿真实验,将混沌粒子群算法与粒子群算法、遗传算法等多种算法进行比较。结果显示,混沌粒子群算法运算速度快、鲁棒性好且能获得高质量的解,是求解带时间窗的车辆路径问题的一种简单有效的算法。

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收稿日期:2014-06-27 修回日期:2014-09-29 网络出版时间:2015-07-21 基金项目: 上海市教育创新项目理科重点项目( 12ZZ182) 作者简介: 杨 庆( 1988-) ,男,硕士,研究方向为智能算法; 陈 强,博士后,教授,硕士生导师,研究方向为模式识别、智能计算,集成 3S( GIS/ RS/GPS) 技术。 网络出版地址: http: / /www. cnki. net/kcms/detail/61. 1450. TP. 20150721. 1433. 004. html 带时间窗车辆路径问题的混沌粒子群优化算法 杨 庆,陈 强,李珍珍 ( 上海工程技术大学,上海 201620) 摘 要:车辆路径问题属于完全 NP 问题,也是运筹学中的热点问题。虽然目前有很多人进行研究,但搜索效率和达优率较低,而且计算所得平均费用偏高。鉴于此,基于基本 PSO 算法容易陷入局部最优,而混沌具有随机性、遍历性及规律性等特点,文中很好地将混沌优化算法与粒子优化算法相结合,提出了一种混沌粒子群优化算法,应用于带时间窗的车辆路径问题( VRPTW) 。通过仿真实验,将混沌粒子群算法与粒子群算法、遗传算法等多种算法进行比较。结果显示,混沌粒子群算法运算速度快、鲁棒性好且能获得高质量的解,是求解带时间窗的车辆路径问题的一种简单有效的算法。关键词:混沌; 粒子群; 车辆问题; 混沌粒子群优化算法 中图分类号: TP202. 7 文献标识码: A 文章编号:1673-629X( 2015) 08-0119-04 doi:10. 3969/j. issn. 1673-629X. 2015. 08. 025 A Chaos Particle Swarm Optimization Algorithm of Vehicle Routing Problem with Time Windows YANG Qing,CHEN Qiang,LI Zhen-zhen ( Shanghai University of Engineering Science,Shanghai 201620,China) Abstract: The vehicle routing problem is a NP complete problem and is also a hot topic in the operational research field. Many people do research on it,but searching efficiency and the rate of success are low and the cost is high. In view of this,based on basic PSO algorithm is easy to fall into local optimum,and chaos has many characteristics such as randomicity,ergodicity and regularity,combined the particle optimization algorithm with chaos optimization algorithm in this paper,a chaos particle swarm optimization algorithm is proposed,and ap-plied to the Vehicle Routing Problem with

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