基于暂态混沌神经网络的多车调度混合优化算法  

Hybrid TCNN optimization algorithm for capacity vehicle routing problem

作　　者：孙华丽[1] 谢剑英[2] 

机构地区：[1]上海大学国际工商与管理学院,上海201800 [2]上海交通大学自动化系,上海200240

出　　处：《控制与决策》2007年第1期105-108,112,共5页Control and Decision

基　　金：国家自然科学基金项目(60174024)

摘　　要：探讨车辆调度问题的解决方法,提出一种用于求解带容量约束的多车调度问题(CVRP)的混合优化算法.该算法分为路线划分、构造初始解和改进解3个阶段:第1阶段用模糊C均值聚类算法将所有客户按车容量要求装车;第2阶段用暂态混沌神经网络方法对每条路线排序;第3阶段用禁忌搜索法改进得到的解.最后采用标准问题进行仿真计算,通过与其他算法的比较,说明该算法是求解CVRP问题可行且高效的方法.A novel approximation algorithm for the capacity vehicle routing problem （CVRP） is proposed to find the minimum total cost of all routes. The new algorithm is composed of three parts. Firstly, fuzzy C-mean clustering （FCM） selects the vehicles for customers according to the capacity of the vehicle and the similar feature among customers. Then, transiently chaotic neural network （TCNN） searches the initial optimal routes for the selected fleet and tabu search （TS） improves the solution. Computions on benchmark problems and comparisons with other algorithms show the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm.

关 键 词：车辆调度 模糊C均值聚类 暂态混沌神经网络 禁忌搜索 混合优化算法 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]