改进遗传算法结合禁忌搜索求解有时间窗约束车辆路径问题

本文主要探讨了一种基于免疫粒子群算法的多无人机协同任务分配问题，结合遗传算法和禁忌搜索技术来优化解决方案。 在车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）的研究中，特别是有时间窗约束的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Time Window, VRPTW），学者们已经提出多种优化算法。VRPTW是一个复杂的组合优化问题，旨在为车队规划最小成本路径，满足每个客户只能被服务一次且不超过车辆载客量的限制，并考虑到客户的服务时间窗口。这类问题在实际应用中具有广泛的适应性，因此受到广泛关注。 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）作为一种全局搜索算法，灵感来源于生物进化论，适用于解决非线性和不连续的优化问题。然而，遗传算法存在早熟现象，即过早收敛至局部最优解，以及收敛速度慢的问题。为改善这些问题，本文提出了一种改进的遗传算法，通过启发式插入算法生成初始种群，利用改进的逆转变异算子保持优良基因的传递，提高算法效率。同时，引入海明距（Hamming Distance）来评估种群多样性，当多样性降低到一定程度时，算法会转为禁忌搜索（Tabu Search, TS），以防止早熟并促进全局优化。 禁忌搜索是一种局部搜索策略，用于避免算法陷入局部最优解。在遗传操作充分进行后，禁忌搜索能够帮助算法跳出当前的局部最优，进一步探索全局搜索空间。此外，为了提升算法效率，文章还优化了初始种群的生成和变异操作。 通过一个包含100个客户的VRPTW实例，作者应用改进的遗传算法并对比了常规遗传算法的结果，验证了改进算法的有效性和优势。这些研究成果对于多无人机协同任务分配，特别是在时间敏感和资源有限的场景下，提供了有价值的理论支持和计算工具，有助于提高任务分配的效率和合理性。