[发明专利]基于领导者的GA-PSO的软时间窗车辆路径优化方法

摘要

本发明涉及一种基于领导者的GA‑PSO的软时间窗车辆路径优化方法，包括步骤：S1：初始化种群参数，种群规模为N，GA种群规模为N1，PSO种群规模为N2，N＝N1+N2；S2：GA和PSO各自初始化；S3：迭代次数K＝1；S4：按照适应度函数计算适应度值；S5：选两种算法最优个体作为下一代领导者Leader；S6：判断K<Maxgen是否成立，若成立执行S7，反之执行S14；S7：将GA迭代适值较高的B1个个体与Leader进行交叉操作；S8：GA种群所有个体进行变异操作；S9：根据两代适值选出前N1个个体作为下一代；S10：将适应度值较高的前B2个粒子朝Leader飞行；S11：将PSO剩下适应度值较差的N2‑B2个粒子进行变异操作；S12：根据两代适值选出前N2个粒子作为下一代；S13：K＝K+1，转到S4；S14：输出最优解以及最优适应度函数值。

主权项

1.一种基于领导者的GA-PSO的软时间窗车辆路径优化算法，其特征在于包括以下步骤：/nS1：初始化种群参数，种群规模为N，GA种群规模为N1，PSO种群规模为N2，N＝N1+N2，迭代进化次数为Maxgen，GA种群交叉概率为Pc，变异概率为Pm，PSO种群中两个学习因子为c