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粒子群算法求解物流路径优化问题
作者：何泉
来源：《科技视界》2014年第29期
【摘要】为了高效解决物流配送车辆路径优化问题，提出一种粒子群优化算法，根据粒
子群较强的寻优能力，扩大了种群多样性和提高算法精度。本文针对此算法进行仿真实验，结果证明该算法寻求的最优解、平均解、以及找到最优解次数和时间均有明显效果。
【关键词】物流配送问题；粒子群算法；最优值
The PSO Algorithm Logistics route Optimization Problem
HE Quan
（The Chiba Jianli County Town Junior High School，Jianli Hubei 433328，China）
【Abstract】In order to efficiently solve the routing optimization problem of logistics distribution vehicle， a PSO optimization algorithm have been put forward， first， According to the cuckoo strong optimization ability， thereby the population diversity is expanded and the algorithm accuracy is improved. the result shows that the algorithm is to seek the optimal solution， the average solution， and find the optimal solution frequency and time， which all has obvious effects.
【Key words】Logistics distribution problem； The PSO algorithm； The optimal value
1 物流配送路径优化问题描述
物流问题是当今最流行的运输优化问题，描述为：有n个客户点，最多使用m辆汽车，
要求安排车辆行驶路线使车辆行驶总距离最少.并满足条件：
1）每个客户点的需求只能由一辆车来完成；
2）每个客户点需求量总和必须小于等于汽车载重量；
3）所有路径的长度总和必须小于等于单次配送行驶的最大距离。
2 粒子群算法
粒子群优化算法主要模拟鸟集群飞行觅食行为，每个粒子利用自身历史最优位置和整个粒子群的全局最优解提供的信息，在解空间内不断飞行，实现寻找最优解的目的。在基本 PSO 算法中，第 i个粒子的飞翔速度是一个D维的向量，第i个粒子迄今为止发现的最好位置（个