吉林大学学报(信息科学版) ›› 2023, Vol. 41 ›› Issue (3): 493-502.
张 强1, 韩利婷1, 姜慧清1, 朱必磊1, 魏永和2
ZHANG Qiang1, HAN Liting1, JIANG Huiqing1, ZHU Bilei1, WEI Yonghe2
摘要: 针对如何降低循环取货车辆路径问题(VRP: Vehicle Routing Problem)中的运输成本, 提出一种离散海鸥算法。 首先, 在海鸥迁移过程中, 采用 insert、 reverse 操作更新海鸥位置加快算法寻优速度; 其次, 在海鸥攻击过程中, 采用 swap、 3-opt操作更新海鸥位置提升算法局部搜索能力; 最后, 结合模拟退火算法避免算法在运行过程中陷入局部最优, 重新定义了在离散的车辆路径问题下的更新策略。 以总成本最低为目标函数, 构建相应的数学模型。 实验结果表明, 该算法具有高效解决循环取货车辆路径问题的能力, 寻优效果及求解质量均高于标准海鸥优化算法、 粒子群算法、 模拟退火算法、 灰狼优化算法、 鲸鱼算法和飞蛾扑火算法。
中图分类号: