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胡文斌;梁焕乐;彭超;杜波;胡，齐

针对带时间窗的车辆路径问题，提出了一种混合混沌粒子群优化算法。 （英语） Zbl 1297.90018号

熵 第4期第15号，1247-1270（2013）.
摘要：解决带时间窗车辆路径问题（VRPTW）的最新启发式算法在早期迭代中通常速度较慢，容易陷入局部最优解。针对上述问题，本文分析了粒子群优化算法的粒子编码和解码策略、车辆路径的构造和局部最优解的判断。在此基础上，提出了一种混合混沌粒子群优化算法（HPSO）来求解VRPTW。采用混沌算法对粒子群进行重新初始化。在粒子解码过程中，还提出了一种有效的插入启发式算法来建立有效的车辆路径。提出了一种粒子群早熟收敛判断机制，当粒子群陷入局部收敛时，将混沌算法和高斯变异结合到HPSO中。为了测试插入启发式算法中的参数设置，并评估它们是否与具体问题中数据的实际分布相对应，进行了大量实验。研究还表明，HPSO在求解VRPTW问题上取得了比其他最新算法更好的性能。

引用于三文件

MSC公司：

90B20型 运筹学中的交通问题

关键词：

VRPTW公司;PSO公司;混沌算法;插入启发式算法;高斯突变

软件：

MACS-VRPTW公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{W.Hu}等人，熵15，No.4，1247--1270（2013；Zbl 1297.90018）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 内政部：10.1016/0377-2217（88）90330-X·Zbl 0652.90036号 ·doi:10.1016/0377-2217（88）90330-X
[2] 内政部：10.1016/j.ijpe.2009.10.004·doi:10.1016/j.ijpe.2009.10.004
[3] 内政部：10.1080/09511920701241624·网址：10.1080/09511920701241624
[4] 内政部：10.1080/13675560600649982·doi:10.1080/13675560600649982
[5] 内政部：10.1080/03081060701390841·doi:10.1080/3081060701390841
[6] 内政部：10.1080/07408179708966379·doi:10.1080/07408179708966379
[7] Shaw，使用约束规划和局部搜索方法解决车辆路径问题，Princ.Pract。约束程序。（CP’98）第417页–（1998）
[8] 内政部：10.1287/opre.42.4626·Zbl 0815.90066号 ·doi:10.1287/opre.42.4626
[9] DOI:10.1016/S0305-0548（96）00065-2·Zbl 0882.90031号 ·doi:10.1016/S0305-0548（96）00065-2
[10] Chiang，带时间窗车辆路径问题的模拟退火元神经网络，Ann.Oper。第93号决议第13页–（1996年）
[11] 内政部：10.1007/BF02579017·兹比尔1038.90005 ·doi:10.1007/BF02579017
[12] DOI:10.1016/S0305-0548（98）00100-2·Zbl 0967.90019号 ·doi:10.1016/S0305-0548（98）00100-2
[13] DOI:10.1016/S0925-5273（00）00174-2·doi:10.1016/S0925-5273（00）00174-2
[14] Gambardella，Macs-Vrptw:带时间窗的车辆路径问题的多群体系统，优化新理念第63页–（1999）
[15] Repoussis，一种反应贪婪的随机可变邻域禁忌搜索，用于求解带时间窗的车辆路径问题，混合元启发式Lect。注释计算。科学。4030第124页–（2006年）·doi:10.1007/11890584_10
[16] 数字对象标识码：10.1007/s10732-007-9045-z·Zbl 1211.90313号 ·数字对象标识代码：10.1007/s10732-007-9045-z
[17] 数字对象标识码：10.1007/s10951-010-0213-x·doi:10.1007/s10951-010-0213-x
[18] DOI:10.1057/palgrave.jors.2601935·Zbl 1082.90148号 ·doi:10.1057/palgrave.jors.2601935
[19] DOI:10.1016/j.cor.2005.03.014·Zbl 1109.90016号 ·doi:10.1016/j.cor.2005.03.014
[20] DOI:10.1016/j.trc.2006.03.002·doi:10.1016/j.trc.206.03002
[21] DOI:10.1016/j.eswa.2010.08.061·doi:10.1016/j.eswa.2010.08.061
[22] DOI:10.1016/j.cor.2011.03.006·Zbl 1251.90019号 ·doi:10.1016/j.cor.2011.03.006
[23] DOI:10.1016/j.amc.2005.09.040·Zbl 1149.90312号 ·doi:10.1016/j.amc.2005.09.040
[24] DOI:10.1016/j.jmsy.2011.04.005·doi:10.1016/j.jmsy.2011.04.005
[25] DOI:10.1016/j.cor.2010.10.011·Zbl 1205.90042号 ·doi:10.1016/j.cor.2010.10.011
[26] DOI:10.1016/j.eswa.2010.03.045·doi:10.1016/j.eswa.2010.03.045
[27] 内政部：10.1016/j.cor.2009.02.017·Zbl 1176.90290号 ·doi:10.1016/j.cor.2009.02.017
[28] 内政部：10.1016/j.asoc.2010.04.001·doi:10.1016/j.asoc.2010.04.001
[29] Jeon，使用混合遗传算法解决的车辆路径问题，计算机与工业工程，53 pp 680–（2007）·doi:10.1016/j.cie.2007.06.031
[30] 内政部：10.1631/jzus.2006.A0607·Zbl 1166.90319号 ·doi:10.1631/jzus.2006.A0607
[31] Kachitvichyanukul，粒子群优化和求解容量受限车辆路径问题的两种解决方案表示，计算。Ind.Eng.56第380页–（2009年）·doi:10.1016/j.cie.2008.06.012
[32] 内政部：10.4028/www.scientific.net/MSF.471-472.801·doi:10.4028/www.scientific.net/MSF.471-472.801
[33] Zhang，带时间窗的车辆路径问题的混合粒子群优化算法，上海交通大学，第40页，1890–（2006）·Zbl 1126.90428号
[34] 吴，带时间窗车辆路径问题的改进粒子群优化算法，计算。工程应用。第46页，230页–（2010年）
[35] 内政部：10.1109/TSMCC.2011.2148712·doi:10.1109/TSMCC.2011.2148712
[36] DOI:10.1051/jphyscol:1978505·doi:10.1051/jphyscol:1978505
[37] 内政部：10.1103/PhysRevLett.45.709·doi:10.1103/PhysRevLett.45.709
[38] Jürgens，《混沌与分形：科学的新前沿》（1992）
[39] 所罗门基准问题-VRPTWhttp://www.idsia.ch/luca/macs-vrptw/problmes/welcome.htm
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