求解烟草配送路径规划问题的新型智能优化算法

摘要：

提出了一种求解烟草配送路径规划问题的新型智能优化算法ITLBO.受现代多样化学习方式的启发,在传统教与学优化(TLBO)算法的框架基础上,新增加了培训阶段、自学阶段和反向学习阶段,以提高算法的全局寻优能力和解的质量.引入迭代变化法、线性顺序交叉(LOX)、2-opt算子对每个学习阶段离散化,使得算法能很好适用于组合优化问题.混合了精英选择、自适应退火以及禁忌策略,在有效平衡种群集中性和多样性的同时,加快算法的搜索过程.对某烟草公司单一车辆和多车辆配送路径规划问题求解结果表明:所提出的算法能优化配送路线,降低配送成本.

关键词：教与学优化算法;车辆路径问题;线性顺序交叉;迭代变换法;自适应模拟退火机制

所属期刊栏目：41

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目CZY19002

在线出版日期：2022-02-16（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：87-93