自适应遗传灰狼优化算法求解带容量约束的车辆路径问题

摘要

cqvip:带容量约束的车辆路径问题是NP难的组合优化问题,精确算法无法在合理的时间内得到有效的解.本文提出了一种采用灰狼空间整数编码和先路由后分组解决方案生成策略的自适应遗传灰狼优化算法用于求解带容量约束的车辆路径问题.该算法提出了移动平均自适应灰狼更新策略和灰狼基因遗传策略提高全局收敛能力,同时提出带3-opt的劣势点启发邻域搜索策略来增强算法的全局和局部搜索能力.实验结果表明:所提出算法具有较高的计算精度和较强的寻优能力,有较高的鲁棒性,通过与自适应扫描和速度推测粒子群优化算法、K均值聚类和灰狼优化混合算法、大邻域搜索和蚁群优化混合算法、基于精英选择的多种群人工蜂群算法、基于集覆盖的扩展节省算法、混合变邻域生物共栖搜索算法等6个算法对比证明了算法的有效性.