基于领导者海豚群求解不确定条件车辆路径优化算法

摘要

本发明公布一种基于领导者海豚群求解不确定条件车辆路径优化算法。本发明对原有的海豚群算法DPA进行改进，通过引入蝙蝠算法的“回声定位”思想，在最优值迭代过程中加入脉冲响度和发射速率的更新方程，建立领导者海豚群算法。具体步骤有：（1）初始化种群；（2）优化分工；（3）信息共享；（4）包围食物；（5）分配食物恢复状态。运用机会模糊模型把道路拥挤、交通限制、道路质量、突发事件、天气状况等不确定条件转化为评价最优路径的约束条件，进而建立不确定条件路径规划模型。此算法与其余算法相比收敛精度、收敛速度下、鲁棒性优势明显。