带硬时间窗撰糊车辆路径问题的多目标优化

作者:王连锋;宋建社;曹继平;叶庆 刊名:计算机工程 上传者:张晓鹏

【摘要】针对带硬时间窗车辆路径问题的多重模糊性,基于模糊可信性理论建立多目标模糊期望值模型,提出求解该问题的自适应混合多目标粒子群优化算法。该算法根据相位空间的思想给出一种实数编码方式,设计双存档机靓,分别存储演化过程中产生的非支配解和有益不可行解,并引入自适应局部搜索、变异和粒子全局向导选择策略。仿真实验结果表明,与多目标进化算法相比,该算法可以获得更优的Pareto解集。

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第 39卷 V_01.39 第 4期 No.4 计 算 机 工 程 Computer Engineering 2013年 4月 April 2013 · 专栏 · 文章编号:100O—3428(20l3)04—0009—O5 文献标识码l A 中田分类号:N945,TP29 带硬时间窗模糊车辆路径问题的多目标优化 王连锋,宋建社,曹继平,叶 庆 (第二炮兵工程大学科研部,西安 7 1 0025) 摘 要:针对带硬时间窗车辆路径问题的多重模糊性,基于模糊可信性理论建立多目标模糊期望值模型,提出求解该问题 的自适应混合多目标粒子群优化算法。该算法根据相位空间的思想给出一种实数编码方式,设计双存档机靓,分别存储演 化过程中产生的非支配解和有益不可行解,并引入自适应局部搜索、变异和粒子全局向导选择策略。仿真实验结果表明, 与多目标进化算法相比,该算法可以获得更优的Pareto解集。 关健词:车辆路径问题;模糊可信性;粒子群算法;多目标优化;约束;时间窗;Pareto最优解 Multi-obj ective Optimization for Fuzzy Vehicle Routing Problem with Hard Time W indows WANG Lian—feng,SONG Jian-she,CAO Ji-ping,YE Qing (Science Research Department,The Second Artilery Engineering University,Xi’an 710025,China) [Abstract]Aiming at the vehicle routing problem with hard time windows and multiple fuzzy characteristics,a multi-objective fuzzy expected model is designed based on fuzzy credibility theory,and al adaptive hybrid Multi—objective Particle Swarm Optimization(MOPSO)is proposed to solve the fuzzy vehicle routing mode1.The algorithm puts forward a particle encoding method according as phase—space,and designs a double archiving mechanism which stores the non—dominated solutions and excelent infeasible solutions separately.It also introduces adaptive strategies on local search,mutation and selection for particle global guide. The compareative experiments with multi—objective evolutionary algorithm verify that the method is capable of getting more excelent Pareto sets. [Key words]vehicle routing prob

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