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为解决单仓储多车物流配送中的带时间窗车辆路径问题(VRP),提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法框架的优化算法。针对多数PSO求解算法中普遍存在的编码取整和排序问题,构造了一种基于后继的排位编码方法,并结合编码特点设计了基于"学习"和"变异"的粒子更新方法。首先,种群中的部分粒子发生变异,在解空间进行勘探;然后每个粒子向个体最优和全局最优学习,完成对解空间的开采;最后在反复勘探和开采后种群收敛至最优解。仿真实验中,在适应度值越小越好的前提下,针对相同算例该算法求得最优解的适应度值为979. 98,