改进混沌粒子群算法提升车辆路径问题求解效果

本文探讨了"改进的混沌粒子群算法求解车辆路径问题"这一主题，针对车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）提出了一种创新的优化方法。车辆路径问题是一种常见的组合优化问题，它涉及到如何有效地安排车辆行驶路线，以最小化成本或满足特定的服务需求。原有的混沌粒子群优化算法（CP-SO）虽然在求解这类问题时展现出一定效果，但可能存在陷入局部最优解和过早收敛的问题。 该改进算法在CP-SO的基础上引入了逻辑斯特函数，这是一种非线性调整手段，用于动态改变粒子群中的惯性权重因子w。惯性权重因子在粒子群优化中起着关键作用，通过逻辑斯特函数的调整，算法能够更好地平衡全局搜索和局部探索，从而提高其寻找全局最优解的能力。这种非线性调整策略有助于算法跳出局部最优区域，增加搜索空间，减少过早收敛的可能性。 对比实验部分显示，改进的混沌粒子群算法在解决车辆路径问题时，相对于标准遗传算法和双种群遗传算法，表现出了明显的优势。这可能体现在更短的计算时间、更低的能耗路径或更高的服务质量等方面。研究团队包括四位学者，分别来自佛山科学技术学院机电与信息工程学院计算机系和信阳供电公司科技信息部，他们的研究领域涵盖了智能优化算法、计算机网络、信息管理和组合优化等，这表明他们具备扎实的理论基础和实践经验。 文章还提供了论文的收稿和修回日期，以及获得了广东省自然科学基金的资助，这表明了该研究得到了学术界的认可和支持。关键词包括粒子群优化、车辆路径问题、混沌算法、非线性和逻辑斯特函数，这些关键词有助于读者快速定位到与车辆路径问题求解方法相关的研究文献。 这篇论文提供了一种实用且有效的优化工具，对于解决实际中的车辆路径问题具有重要的理论价值和实践意义。通过改进的混沌粒子群算法，研究者们有望在物流调度、配送服务等领域取得更好的决策支持。