改進粒子群算法在車輛路徑問題中的應(yīng)用研究.pdf

1、被稱為“第三利潤源泉”的物流，越來越受到人們的重視，同時隨著以網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的電子商務(wù)迅速發(fā)展，物流配送對電子商務(wù)的支撐作用越發(fā)明顯。其中，物流配送車輛路徑優(yōu)化問題（VRP），是物流配送優(yōu)化中關(guān)鍵的一環(huán)，同時也是電子商務(wù)活動中不可缺少的內(nèi)容。對車輛配送路徑進行優(yōu)化，可以提高物流經(jīng)濟效益、實現(xiàn)物流科學(xué)化。因此，研究物流配送車輛路徑優(yōu)化問題，不僅具有較大的理論意義，而且還有相當大的使用價值。粒子群算法是一種基于群智能的優(yōu)化方法，由一群粒子組成，

2、粒子群在問題空間中進行協(xié)同搜索，是一種并行算法，搜索速度比較快，具有很高的搜索效率。
　　 本文所做的工作主要包括以下幾個方面：
　　 （1）對車輛路徑問題及粒子群優(yōu)化算法進行了系統(tǒng)的研究，在此基礎(chǔ)上建立了車輛路徑問題模型，并用改進的粒子群算法求解其數(shù)學(xué)模型。
　　 （2）針對粒子群算法的特點，提出了改進的粒子群算法。因為粒子群算法具有簡單、實現(xiàn)容易、參數(shù)較少、收斂速度較快的優(yōu)點，但同時也存在一些問題，這些問題中

3、最主要的是它容易產(chǎn)生早熟收斂，局部尋優(yōu)能力較差，易于陷入局部最優(yōu)，使問題偏離最優(yōu)解，考慮到模擬退火算法具有較強的局部搜索能力，提出了混合模擬退火思想的粒子群算法；首先對基本的粒子群算法做了一個改進，粒子的速度更新公式采用帶收縮因子的更新方法；由于模擬退火算法對初始溫度的依賴性比較強，本文將初始溫度的確定是與初始種群的性能建立起一定的關(guān)系；而在模擬退火算法中選擇下一代粒子的時候使用了遺傳算法中的輪盤賭策略。
　　 （3）用本文所提