基于包装配送问题的混沌蛙跳布谷鸟算法研究

摘要：

目的 设计一种求解包装配送问题的混沌蛙跳布谷鸟算法(Chaotic Frog Leaping Cuckoo Search Algorithm,CFLCSA).方法 对鸟巢个体进行实数编码,引入混沌机制和随机蛙跳算法,增强算法种群多样性和局部搜索能力,并利用E-n33-k4和E-n76-k8算例来验证算法的求解性能.结果 CFLCSA算法能够求得E-n33-k4已知最优解,求得E-n76-k8的最短配送距离与已知最优解的误差仅为5.03％,且算法求解结果及平均运行时间均优于混沌蚁群算法(Chaotic Ant Colony Algorithm,CACA)、改进遗传算法(Improved Genetic Algorithm,IGA)和禁忌搜索算法(Tabu Search,TS).结论 CFLCSA算法求解性能优于CACA算法、IGA算法和TS算法,是一种较好的包装配送问题求解方法.

关键词：包装配送、布谷鸟算法、混沌机制、蛙跳算法

所属期刊栏目：40

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市教委人文社科项目16SKGH209;重庆市社科规划项目2018YBGL071

在线出版日期：2019-05-08（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：174-179