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提出了结合粒子群算法(PSO)和变邻域下降搜索(VND)的混合粒子群算法(PSO-VND),用以解决卸装一体化车辆路径问题(VRPSDP)。在此混合算法的前半部分,运用粒子群算法对解空间进行搜索,找到相对较优的一组解。在PSO过程中对于可行化和优化后的粒子添加速度分量,并依据相似度进行变异。在此算法的后半部分,运用变邻域下降搜索对得到的较优解再进行深度搜索,以得到理想的解。在变邻域下降搜索(VND)过程中使用3种不同的邻域结构:插入、交换和交叉,依次对解进行迭代优化。最终采用标准算例进行了仿真试验,验证了混合算法的可行性和有效性。  相似文献   
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提出了结合粒子群算法(PSO)和变邻域下降搜索(VND)的混合粒子群算法(PSO-VND),用以解决卸装一体化车辆路径问题(VRPSDP)。在此混合算法的前半部分,运用粒子群算法对解空间进行搜索,找到相对较优的一组解。在PSO过程中对于可行化和优化后的粒子添加速度分量,并依据相似度进行变异。在此算法的后半部分,运用变邻域下降搜索对得到的较优解再进行深度搜索,以得到理想的解。在变邻域下降搜索(VND)过程中使用3种不同的邻域结构:插入、交换和交叉,依次对解进行迭代优化。最终采用标准算例进行了仿真试验,验证了混合算法的可行性和有效性。  相似文献   
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