自适应遗传灰狼优化算法求解带容量约束的车辆路径问题

论文摘要

带容量约束的车辆路径问题是NP难的组合优化问题,精确算法无法在合理的时间内得到有效的解.本文提出了一种采用灰狼空间整数编码和先路由后分组解决方案生成策略的自适应遗传灰狼优化算法用于求解带容量约束的车辆路径问题.该算法提出了移动平均自适应灰狼更新策略和灰狼基因遗传策略提高全局收敛能力,同时提出带3-opt的劣势点启发邻域搜索策略来增强算法的全局和局部搜索能力.实验结果表明:所提出算法具有较高的计算精度和较强的寻优能力,有较高的鲁棒性,通过与自适应扫描和速度推测粒子群优化算法、K均值聚类和灰狼优化混合算法、大邻域搜索和蚁群优化混合算法、基于精英选择的多种群人工蜂群算法、基于集覆盖的扩展节省算法、混合变邻域生物共栖搜索算法等6个算法对比证明了算法的有效性.

论文目录

• 1 引言
• 2 问题描述及数学模型
• 3 自适应遗传灰狼优化算法
•   3.1 离散灰狼优化算法
•     （1）灰狼优化算法基本思想
•     （2） 离散灰狼优化算法改进
•       （a） 跟随操作定义
•       （b）位置更新操作
•       （c） 灰狼行为控制
•   3.2 编解码策略
•   3.3 适应度函数
•   3.4 移动平均自适应灰狼更新策略
•   3.5 灰狼基因遗传策略
•   3.6 劣势点启发邻域搜索策略
•     3.6.1 构建超路径
•     3.6.2 局部搜索操作
•     3.6.3 劣势点启发邻域搜索策略执行流程
•   3.7 算法步骤
• 4 实验与分析
•   4.1 实验环境
•   4.2 参数实验与分析
•     （1）自适应更新操作参数分析
•     （2） 遗传算子参数分析
•   4.3 对比实验与分析
•     （1） Set A算例下求解能力分析与比较
•     （2） Set P算例下求解能力分析与比较
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 黄戈文,蔡延光,戚远航,陈厚仁,王世豪

关键词: 组合优化,车辆路径问题,离散灰狼优化算法,自适应更新,遗传操作,邻域搜索

来源: 电子学报 2019年12期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 汽车工业,自动化技术

单位: 广东工业大学自动化学院,嘉应学院信息网络中心,电子科技大学中山学院计算机学院

基金: 国家自然科学基金(No.61074147),广东省自然科学基金(No.S2011010005059),广东省教育部产学研结合项目(No.2012B091000171,No.2011B090400460),广东省科技计划项目(No.2012B050600028,No.2014B010118004,No.2015A030401104,No.2016A050502060),广东省普通高校青年创新人才项目(No.2018KQNCX333),广州市花都区科技计划项目(No.HD14ZD001),广州市科技计划项目(No.201604016055),广州市天河区科技计划项目(No.2018CX005)

分类号: TP18;U463.6

页码: 2602-2610

总页数: 9

文件大小: 692K

下载量: 322