基于分层学习和差分进化的混合PSO算法求解车辆路径问题

摘要：

车辆路径问题旨在求解每辆车的服务路线,使其在完成配送任务的情况下行驶距离之和最短,是运筹学中经典的组合优化问题,属于NP难问题,且具有较高的理论意义与实际应用价值.针对该问题,提出了一种基于分层学习和差分进化的混合粒子群优化算法(Hybrid Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Hierarchical Learning and Different Evolution,DE-HSLPSO).DE-HSLPSO中引入了分层学习策略,以适应度值和迭代次数为依据将种群粒子动态划分为3层,在前两层粒子的进化过程中引入了社会学习机制,而第三层粒子进行差分进化,通过变异和交叉有效地增加粒子的多样性,从而开拓空间,有利于跳出局部最优.通过在经典的CVRP数据集上进行仿真实验,来探究DE-HSLPSO各部分对整体性能的影响,实验证明分层策略与差分进化均可提升算法的整体性能.另外,在7个基本算例上对DE-HSLPSO与其他优化算法进行了测试,综合时间与最优解进行对比,结果表明DE-HSLPSO的求解性能优于其他对比算法.

关键词：分层学习、社会学习、差分进化、粒子群优化算法、车辆路径问题

所属期刊栏目：49

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2018YFB1800705

在线出版日期：2023-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：176-182