基于动态聚类混合拓扑结构粒子群算法的PDVRPTF

杨福兴¹, 胡智超¹, 孔继利²

1. 北京邮电大学 自动化学院, 北京 100876;
2. 北京邮电大学 现代邮政学院, 北京 100876

收稿日期:2018-06-14出版日期:2019-02-28发布日期:2019-03-08
通讯作者:胡智超(1993-),男,硕士生,E-mail:hzc199308@163.com.E-mail:hzc199308@163.com
作者简介:杨福兴(1964-),男,教授,博士生导师.
基金资助:国家自然科学基金项目（71772010）；北京邮电大学青年科研创新计划专项-人才项目（2017RC26）

PDVRPTF Based on Dynamic Clustering Hybrid Topological Structure Particle Swarm Optimization

YANG Fu-xing¹, HU Zhi-chao¹, KONG Ji-li²

1. School of Automation, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China;
2. School of Modern Post, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China

Received:2018-06-14Online:2019-02-28Published:2019-03-08

摘要/Abstract

摘要： 经典物流配送模型的目标、约束条件不够全面，在实际应用中存在一定缺陷，对此，构建了时间窗和油耗取送一体化的物流配送路径优化模型（PDVRPTF）.设计了一种基于k-medoids动态聚类混合拓扑结构粒子群算法，解决了经典粒子群算法在求解此类模型时容易陷入局部最优解的问题.仿真结果表明，改进型粒子群算法能很好地跳出局部最优解，并快速收敛于全局最优解，且该算法可有效求解物流配送路径优化的问题.
中图分类号:
TP391.9
U116.2

引用本文

杨福兴, 胡智超, 孔继利. 基于动态聚类混合拓扑结构粒子群算法的PDVRPTF[J]. 北京邮电大学学报, 2019, 42(1): 16-21.
YANG Fu-xing, HU Zhi-chao, KONG Ji-li. PDVRPTF Based on Dynamic Clustering Hybrid Topological Structure Particle Swarm Optimization[J]. JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOM, 2019, 42(1): 16-21.





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