【摘 要】
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针对车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,简称VRP)的特点提出了一种改进的粒子群(Particle Swarm Optimization,简称PSO)算法。通过引入变异机制和改进惯性权重解决了标准
【机 构】
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石家庄铁道大学电气与电子工程学院,
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针对车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,简称VRP)的特点提出了一种改进的粒子群(Particle Swarm Optimization,简称PSO)算法。通过引入变异机制和改进惯性权重解决了标准PSO算法存在的初期收敛过慢、后期优化精度不高的问题。仿真实验表明,改进的PSO算法解决基本的8城市优化问题的收敛速度快,寻优精度高,优于相同条件下的双种群遗传算法、离散PSO算法;同时将改进的PSO算法应用于河北省11个市之间铁路运输的路径规划问题中,有效地规划了行车路径,节省了运输成本。
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