基于PSO算法的CVRP算法

资 源 简 介

基于PSO算法的CVRP算法

详 情 说 明

基于PSO算法的CVRP（带容量约束的车辆路径问题）解决方案是一种结合群体智能与启发式搜索的优化方法。PSO（粒子群优化）通过模拟鸟群觅食行为，将潜在解表示为“粒子”，在解空间中协作搜索最优路径方案。

对于CVRP问题，每个粒子编码代表一组车辆路径序列。算法通过迭代更新粒子的位置（解）和速度（搜索方向），动态调整路径组合。关键改进包括： 适应度设计：以总行驶距离为目标，叠加载重量约束惩罚项 离散化处理：将连续PSO映射为离散路径排序，如基于交换算子的位置更新 局部搜索增强：引入2-opt等邻域搜索提升解质量

这种方法在中小规模CVRP实例中展现良好平衡性，既能避免传统遗传算法的早熟收敛，又比模拟退火更具方向性搜索优势。实际应用时需注意惯性权重调整和约束处理策略对收敛速度的影响。