混合改进人工鱼群算法逆向回收车辆路径问题的研究
以电子废弃物回收为例,考虑车辆路径问题(VRP),以运输成本、时间窗下的惩罚成本和碳排放成本最小为 目标,构建多 目标VRP非线性规划模型,并提出用混合改进人工鱼群算法对该模型进行求解.在确定初始人工鱼群规模前引入ε-约束法,实现人工鱼群规模的自适应生成并加快算法收敛速度.通过对人工鱼群算法视野、步长及拥挤度因子的自适应改进以改善算法易陷入局部最优解的缺陷.利用算例仿真实验验证设计的混合改进人工鱼群算法在求解精度和收敛速度上的优越性.结果表明,该算法具有较强的全局寻优能力,能有效地解决逆向回收车辆路径优化问题,可为电子废弃物逆向回收车辆路径规划提供参考建议.
逆向回收、路径优化、混合改进人工鱼群算法、ε-约束法、自适应改进
7
TP399(计算技术、计算机技术)
国家社会科学基金18BGL182
2022-11-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共14页
59-72