改进型混沌 PSO 算法及其在 VRP 中的研究磁

摘要：

收敛速度、精度和全局搜索能力对于任意改进的智能化算法都非常重要。针对现有粒子群搜索算法在后期易陷入早熟、局部最优和收敛速度变慢的问题，论文提出了一种改进粒子群局部搜索能力的优化算法。改进混沌 PSO 算法在粒子群算法的基础上，提出对每次迭代位置求取平均最优解用来代替个体最优解并对求解后的最优位置进行混沌优化，同时加入收缩因子提高收敛速度，用来保证算法的平衡性和全局收敛性。通过对车辆路径问题的仿真实验结果表明，该改进算法在寻优精度和全局收敛能力方面优于参考文献中其他算法，其对于解决车辆路径问题是一种有效方法。

关键词：粒子群、混沌 PSO、收缩因子、车辆路径问题

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技支撑计划项目“城市物流配送服务体系及优化技术研究”编号2013BAH17F01资助。

在线出版日期：2016-03-14（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：2106-2109,2116