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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。 相似文献
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为解决混合蛙跳算法在求解连续函数优化问题中出现的收敛速度慢、求解精度低的问题,提出一种求解约束优化问题的元胞混洗蛙跳算法.算法利用元胞的邻域结构代替基本蛙跳算法的分组方法,进而克服经典混洗蛙跳算法分组的缺点.通过元胞自动机的邻域结构和演化规则降低算法的选择压力和保持种群多样性,利用改进的螺旋进化方式和混沌变异方式平衡局... 相似文献
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