针对带时间窗车辆路径问题(vehicle routing problem with time windows,VRPTW),提出了混合种群增量学习算法(hybrid population-based incremental learning algorithm,HPBIL),用于同时最小化车辆数和总行驶距离.在HPBIL中,通过改进标...针对带时间窗车辆路径问题(vehicle routing problem with time windows,VRPTW),提出了混合种群增量学习算法(hybrid population-based incremental learning algorithm,HPBIL),用于同时最小化车辆数和总行驶距离.在HPBIL中,通过改进标准的PBIL概率模型以提高算法的全局探索能力,同时设计了基于插入法和两点邻域交换法的两阶段局部搜索来增强算法的局部开发能力.仿真实验和算法比较验证了HPBIL的有效性和鲁棒性.展开更多
文摘针对带时间窗车辆路径问题(vehicle routing problem with time windows,VRPTW),提出了混合种群增量学习算法(hybrid population-based incremental learning algorithm,HPBIL),用于同时最小化车辆数和总行驶距离.在HPBIL中,通过改进标准的PBIL概率模型以提高算法的全局探索能力,同时设计了基于插入法和两点邻域交换法的两阶段局部搜索来增强算法的局部开发能力.仿真实验和算法比较验证了HPBIL的有效性和鲁棒性.
