铁路行车调度问题的改进粒子群优化研究

摘要：

针对车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,简称VRP)的特点提出了一种改进的粒子群(Particle Swarm Optimization,简称PSO)算法.通过引入变异机制和改进惯性权重解决了标准PSO算法存在的初期收敛过慢、后期优化精度不高的问题.仿真实验表明,改进的PSO算法解决基本的8城市优化问题的收敛速度快,寻优精度高,优于相同条件下的双种群遗传算法、离散PSO算法;同时将改进的PSO算法应用于河北省11个市之间铁路运输的路径规划问题中,有效地规划了行车路径,节省了运输成本.

关键词：车辆路径问题、粒子群优化、变异机制、惯性权重

所属期刊栏目：24

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金51274144

在线出版日期：2017-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1855-1859