包装物回收物流中的车辆路径优化问题

摘要：

目的 提高遗传算法(GA)求解包装物回收车辆路径优化问题的性能.方法 通过对传统GA算法的改进,提出混合蜂群遗传算法(HBGA).首先改进传统GA算法的初始种群生成方式,设计初始种群混合生成算子;其次,提出最大保留交叉算子,对优秀子路径进行保护;然后,在上述改进的基础上引入蜜蜂进化机制,用以保证种群多样性和优秀个体特征信息的利用程度;最后,对标准算例集进行仿真测试.结果 与传统GA算法相比,HBGA算法在全局寻优能力、算法稳定性和运行速度方面均有所改善.HBGA算法的全局寻优能力和算法稳定性均优于粒子群算法(PSO)、蚁群算法(ACO)和禁忌搜索算法(TS),但运行速度稍慢于TS算法.结论 对传统GA算法的改进是合理的,且HBGA算法整体求解性能优于PSO算法、ACO算法和TS算法.

关键词：包装物回收、路径优化、遗传算法、蜜蜂进化机制

所属期刊栏目：38

分类号：TB485.3(工业通用技术与设备)

资助基金：重庆市教委人文社科项目16SKGH209;重庆工商职业学院重点项目ZD2014-03

在线出版日期：2017-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：233-238