基于改进混合蛙跳算法的CVRP求解

CORC > 清华大学

	基于改进混合蛙跳算法的CVRP求解
	骆剑平 ; 李霞 ; 陈泯融
刊名	http://epub.edu.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=DZYX201102032&dbname=CJFQ2011
	2012-04-27 ; 2012-04-27
关键词	智能优化进化算法混合蛙跳算法极值动力学优化车辆路径问题收敛性
中文摘要	该文提出基于实数编码模式的混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)求解容量约束车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP);把具有极强局部搜索能力的幂律极值动力学优化(PowerLaw Extremal Optimization,τ-EO)融合于SFLA,针对CVRP对τ-EO过程进行设计和改进。改进的τ-EO采用新颖的组元适应度计算方法;采用幂律概率分布来挑选需要变异的组元;根据最邻近城市表,采用幂律概率分布挑选变异组元的最佳邻近城市,执行线路间或线路内的变异。求解测试库中的实例,证明该改进算法有效。
语种	中文
其他责任者	深圳大学信息工程学院
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.calis.edu.cn/hdl/244041/2177]
专题	清华大学
推荐引用方式 GB/T 7714	骆剑平,李霞,陈泯融. 基于改进混合蛙跳算法的CVRP求解[J]. http://epub.edu.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=DZYX201102032&dbname=CJFQ2011,2012, 2012.
APA	骆剑平,李霞,&陈泯融.(2012).基于改进混合蛙跳算法的CVRP求解.http://epub.edu.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=DZYX201102032&dbname=CJFQ2011.
MLA	骆剑平,et al."基于改进混合蛙跳算法的CVRP求解".http://epub.edu.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=DZYX201102032&dbname=CJFQ2011 (2012).