求解多目标带时间窗VRP的文化狼群算法
Cultural wolf pack algorithm for solving multi-objective VRP with time window
上海理工大学 管理学院, 上海 200093
摘要
针对以最小化总距离和车辆数为目标的带时间窗车辆路径问题的求解，提出一种基于文化基因的狼群算法。根据客户近邻度矩阵构建初始狼群，提高狼群的优良性。结合问题特征与狼群算法的寻优思想，重新定义了群体的游走和突袭行为。提出头狼变异策略，增加了最优解的邻域搜索范围。受文化算法启发，将当前最优解的有利信息作为信仰空间的知识来指导狼群进化方向，提高搜索效率。仿真实验及与其他算法对比表明，文化狼群算法求解车辆数更少、总距离更短，且具有更好的稳定性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(11505114)
国家教育部人文社会科学研究一般项目(12YJC630127)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0733
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1025-1029
文章编号: 1001-3695(2020)04-014-1025-05
发布历史
[2020-04-05] 印刷出版
引用本文
李小川, 刘媛华, 王影歌. 求解多目标带时间窗VRP的文化狼群算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (4): 1025-1029. (Li Xiaochuan, Liu Yuanhua, Wang Yingge. Cultural wolf pack algorithm for solving multi-objective VRP with time window [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (4): 1025-1029. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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