山东省农业管理干部学院学报
山東省農業管理榦部學院學報
산동성농업관리간부학원학보
JOURNAL OF SHANDONG AGRICULTURAL ADMINISTATORS' COLLEGE
2013年
2期
155-157
,共3页
群搜索优化算法%交叉因子%模拟退火算法%粒子群算法%车辆路径%物流
群搜索優化算法%交扠因子%模擬退火算法%粒子群算法%車輛路徑%物流
군수색우화산법%교차인자%모의퇴화산법%입자군산법%차량로경%물류
针对标准群搜索优化(GSO)算法存在的早熟、后期迭代效率低和容易陷入局部极优点等问题,提出了一种改进的群搜索优化算法用于车辆路径问题的研究.该算法先是通过交叉因子的引入来曾加粒子的多样性并增强群成员的优良性,从而减小后期搜索中算法易陷入局部极优点的概率;然后借助于模拟退火算法的优势来有效的提高算法收敛性能.实验表明,基于交叉因子和模拟退火的群搜索优化(CMGSO)算法相比于标准群搜索优化(GSO)和粒子群优化(PSO)算法来说,具有较快的收敛性能和较好的全局寻优能力,因此该算法适用于物流车辆路径寻优问题的研究和解决.
針對標準群搜索優化(GSO)算法存在的早熟、後期迭代效率低和容易陷入跼部極優點等問題,提齣瞭一種改進的群搜索優化算法用于車輛路徑問題的研究.該算法先是通過交扠因子的引入來曾加粒子的多樣性併增彊群成員的優良性,從而減小後期搜索中算法易陷入跼部極優點的概率;然後藉助于模擬退火算法的優勢來有效的提高算法收斂性能.實驗錶明,基于交扠因子和模擬退火的群搜索優化(CMGSO)算法相比于標準群搜索優化(GSO)和粒子群優化(PSO)算法來說,具有較快的收斂性能和較好的全跼尋優能力,因此該算法適用于物流車輛路徑尋優問題的研究和解決.
침대표준군수색우화(GSO)산법존재적조숙、후기질대효솔저화용역함입국부겁우점등문제,제출료일충개진적군수색우화산법용우차량로경문제적연구.해산법선시통과교차인자적인입래증가입자적다양성병증강군성원적우량성,종이감소후기수색중산법역함입국부겁우점적개솔;연후차조우모의퇴화산법적우세래유효적제고산법수렴성능.실험표명,기우교차인자화모의퇴화적군수색우화(CMGSO)산법상비우표준군수색우화(GSO)화입자군우화(PSO)산법래설,구유교쾌적수렴성능화교호적전국심우능력,인차해산법괄용우물류차량로경심우문제적연구화해결.