车辆路径问题的粒子群算法研究与应用

研究了一种用于求解多目标优化问题的粒子群算法(CMMOPSO)。该算法采用外部存档存储每一代产生的非劣解,并且采用拥挤距离来维持外部存档规模,同时提出一种新的全局最优粒子的选取策略(基于拥挤距离和收敛

列车运行调整问题是一种特殊的NP完全问题，不仅具有众多约束，并且有着列车等级要求和延迟传播限制，使得该问题搜索空间庞大，可行解范围狭小，往往难以获得较优解。为求解列车运行调整问题，针对此特殊性，将捕食

论文研究-车辆路径问题的改进遗传算法.pdf,  通过引入新颖交叉算子,构造了一种改进遗传算法,此算法摆脱了对群体多样性的要

论文研究-车辆路径问题的改进遗传算法.pdf,  通过引入新颖交叉算子 ,构造了一种改进遗传算法 ,此算法摆脱了对群体多样性的要求 ,不存在传统遗传算法常见的“早熟收敛”问题 .将该算法用于解决车辆路

为了获得更加理想的配送车辆调度方案，提出一种基于种群分类粒子群算法的配送车辆调度优化方法。首先建立多约束配送车辆调度的数学模型，并以配送路径最短作为目标函数，然后采用粒子群算法对模型进行求解，并对每次

利用遗传，模拟退火以及粒子群算法来求解TSP问题

基本粒子群算法是一种常见的优化算法，本文将介绍其基本原理、算法流程和在优化问题中的应用。首先讲解基本粒子群算法的运作机制和优点，接着将针对matlab环境，演示一个基本粒子群算法的简单实现，最后介绍该

为了解决径向基网络（RBF NN）结构设计的随机性，进一步优化RBF网络性能，提出一种基于支持向量机（SVM）的径向基网络结构优化方法。通过训练得到的SVM确定径向基网络的隐层节点个数、隐层权值和阈值

基于改进混合粒子群算法的航班降落调度问题研究，马英钧，孙晓娜，将遗传算法和粒子群算法相结合，构造求解航班调度多约束整数规划问题的方法.重新定义了惯性权重和加速度因子，增强粒子的多样性�

针对基本粒子群算法在背包问题上表现的不足，在基本粒子群算法的基础上运用模糊规则表加入了新的扰动因子，提出了一种新的算法——模糊粒子群算法。该算法结合了模糊控制器中输入/输出的模糊化处理和粒子群寻优的特