基于混合微粒群算法的带时间窗的车辆路径问题研究

• 作 者: 吴勇 叶春明
• 机 构: 上海理工大学
• 出 处: 物流科技
• 发表日期: 2006年9期
• 关键词: 微粒群算法 模拟退火 时间窗 车辆路径问题 particle swarm optimization （PSO） simulated annealing （SA）
• 基金项目: 上海市重点学科建设资助项目（T0502）

本文在基本微粒群算法（PSO）的位置更新中引入了模拟退火算法思想，并改进了模拟退火算法（SA）中的降温操作该算法结合了基本PSO的快速寻优能力和SA的慨率突跳性，避免了基本PSO易于陷入局部最优的缺点，提高了进化后1期算法的收敛精度.把该算法用于解决有时间窗的车辆路径问题（VRHTW），它可以有效地求得有时间窗车辆路径问题的优化解。