【摘 要】
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针对各种启发式算法在求车辆路径问题(VRP)中的缺陷,提出了改进的混合粒子群算法(MHPSO)的求解方法。分析了基于速度-位置更新策略传统粒子群算法在解决离散的和组合优化问题的不足。考虑到算法在求解过程中种群多样性的损失过快,引进了种群的多样性测度参数-平均粒距,以保持种群的多样性。同时利用混沌运功的随机性、遍历性和规律性等特性,采用混沌初始化粒子编码。详细讨论了该算法在车辆路径问题中的求解策略。
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针对各种启发式算法在求车辆路径问题(VRP)中的缺陷,提出了改进的混合粒子群算法(MHPSO)的求解方法。分析了基于速度-位置更新策略传统粒子群算法在解决离散的和组合优化问题的不足。考虑到算法在求解过程中种群多样性的损失过快,引进了种群的多样性测度参数-平均粒距,以保持种群的多样性。同时利用混沌运功的随机性、遍历性和规律性等特性,采用混沌初始化粒子编码。详细讨论了该算法在车辆路径问题中的求解策略。针对同一个实例,将改进的混合粒子群算法与遗传算法从多个角度进行比较。仿真结果表明,论文所提出的算法性能较
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