基于改进混合蛙跳算法的CVRP求解
作者机构：深圳大学信息工程学院深圳518060
基 金：国家自然科学基金(60772148) 高等学校博士点基金(200805900001)资助课题
出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)
年 卷 期：2011年第33卷第2期
页 码：429-434页
摘 要：该文提出基于实数编码模式的混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)求解容量约束车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP);把具有极强局部搜索能力的幂律极值动力学优化(PowerLaw Extremal Optimization,τ-EO)融合于SFLA,针对CVRP对τ-EO过程进行设计和改进。改进的τ-EO采用新颖的组元适应度计算方法;采用幂律概率分布来挑选需要变异的组元;根据最邻近城市表,采用幂律概率分布挑选变异组元的最佳邻近城市,执行线路间或线路内的变异。求解测试库中的实例,证明该改进算法有效。
主 题 词：智能优化 进化算法 混合蛙跳算法 极值动力学优化 车辆路径问题 收敛性
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类]
核心收录：
D O I：10.3724/SP.J.1146.2010.00328
馆 藏 号：203764652...
