一種改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法在車輛路徑問(wèn)題的應(yīng)用研究_第1頁(yè)
一種改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法在車輛路徑問(wèn)題的應(yīng)用研究_第2頁(yè)
一種改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法在車輛路徑問(wèn)題的應(yīng)用研究_第3頁(yè)
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究(ParticleSwarmOptimizationPSO)被廣泛應(yīng)用于車輛路徑問(wèn)題的求解，遵守各種規(guī)則、限制條件的同時(shí)，滿足最小成本或最短時(shí)間等優(yōu)化目標(biāo)。車輛路徑問(wèn)題存在多種不同的情況，如固定路線問(wèn)題、動(dòng)態(tài)規(guī)劃問(wèn)題、鳥(niǎo)群或魚(yú)群等群體行為，尋找全局最優(yōu)解。粒子群優(yōu)化算法有許多變體，如自適應(yīng)權(quán)重粒子群優(yōu)化算法、混沌粒子群優(yōu)化算法等。1步驟2：計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)步驟3：更新個(gè)體最優(yōu)解步驟4：更新全局最優(yōu)解步驟5：更新粒子速度和位置6步驟7：結(jié)束條件MATLAB軟件平臺(tái)進(jìn)行，采用車輛路徑問(wèn)題的標(biāo)志性SOL位點(diǎn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試。將本文的改進(jìn)算法與傳統(tǒng)的粒子群優(yōu)30，迭代次數(shù)為100，變異概率為0.05。結(jié)果表明，本文的改進(jìn)算法具有更快的收斂速度和更優(yōu)的優(yōu)化性能。同時(shí)，與傳統(tǒng)算法相比，改進(jìn)算法的魯棒性更強(qiáng)、更不容易陷入局部最1：優(yōu)化結(jié)果對(duì)比圖（左圖為傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化算法結(jié)果，中間為

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