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多车场车辆路径问题的改进粒子群算法
引用本文:王铁君,邬开俊.多车场车辆路径问题的改进粒子群算法[J].计算机工程与应用,2013,49(2):5-8.
作者姓名:王铁君  邬开俊
作者单位:1.西北民族大学 数学与计算机科学学院,兰州 730030 2.兰州交通大学 电子与信息工程学院,兰州 730070
基金项目:国家社科基金项目,甘肃省教育厅科研项目,西北民族大学中央高校基本业务费专项资金项目
摘    要:多车场车辆路径问题是一类实用性很高的NP难解问题。针对标准粒子群算法易早熟、收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的改进算法,该算法采用协同进化思想,同时在搜索陷入局部最优的情况下引入了模式搜索方法。针对多车场车辆路径问题构造了一种新的粒子编码方法,建立了相应的数学模型,并介绍了该算法的详细实现过程。仿真结果通过和遗传算法和标准粒子群算法比较,表明该算法具有更好的寻优速度和寻优效率,从而证明了提出的算法用于优化多车场车辆路径问题是可行和有效的。

关 键 词:车辆路径问题  多车场  模式搜索  粒子群优化  协同进化  

Study on multi-depots vehicle routing problem based on improved particle swarm optimization
WANG Tiejun , WU Kaijun.Study on multi-depots vehicle routing problem based on improved particle swarm optimization[J].Computer Engineering and Applications,2013,49(2):5-8.
Authors:WANG Tiejun  WU Kaijun
Affiliation:1.School of Mathematics and Computer Science, Northwest University for Nationalities, Lanzhou 730030, China 2.School of Electronic and Information Engineering, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China
Abstract:Multi-Depots Vehicle Routing Problem(MDVRP)is a kind of NP combination problem which possesses important practical value.In order to overcome PSO's premature and slow convergence,a new improved algorithm is put forward,it adopts co-evolutionary thought and at the same time pattern search method is introduced while the search falling into local optimum.In this paper,a kind of new particles coding method is constructed and the solution algorithm is developed.The simulation results show that the algorithm has better optimal speed and optimal efficiency than GA and PSO,so it proves the algorithm used to optimize MDVRP is feasible and effective.
Keywords:vehicle routing problem  multi-depots  pattern search  Particle Swarm Optimization(PSO)  co-evolutionary
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