军用补给舰船路径规划改进混合算法

针对军用补给舰船路径规划问题,需要找出各个配送节点之间的最短路径,用以指导军用补给舰船的调度,提出一种将粒子群优化算法与改进的遗传算法相结合的新方法,规划补给舰船的路径,使其能够快速有效地为战斗舰船配送军用物资。对基本遗传算法进行了改进,然后将其与粒子群算法中相结合,同时利用粒子群算法来对遗传算法的变异方向进行引导,加快了其收敛速度,使得算法的效率和功能得到了很大提高。通过对该改进混合算法求解海战军用物资运输路径优化问题的性能进行仿真,并与自适应遗传算法和免疫遗传算法进行对比分析,验证了提出的算法的优点和有效性。     

一种车辆路径规划的改进混合算法

针对物流活动中需要找出各个配货节点之间的最短路径,用以指导物流车辆调度的问题,提出一种将遗传算法与BP神经网络相结合的新方法,规划车辆的路径,达到节约运送成本的目标。对遗传算法进行了改进,克服了遗传算法局部搜索能力差、易早熟和总体可行解质量不高的缺点。该混合算法有效弥补了遗传算法的不足,同时在遗传优化操作中引入最优保存策略,并在选择操作中采用锦标赛选择法,使算法的效率和功能得到了很大提高。通过对基于遗传算法的改进混合算法求解车辆路径优化问题的性能进行仿真,并与自适应遗传算法和免疫遗传算法进行对比分析,验证了改进混合算法的优点和有效性。