多种群遗传算法的函数优化算法

资 源 简 介

多种群遗传算法的函数优化算法

详 情 说 明

多种群遗传算法在车辆路径问题(VRP)中的应用是一种高效的全局优化方法。该算法通过模拟生物进化过程来解决复杂的组合优化问题，特别适合处理VRP这类NP难问题。

算法核心包含几个关键部分：首先是距离矩阵的构建，这是计算路径成本的基础。算法会根据客户点坐标自动生成对称的距离矩阵，为后续路径评估提供数据支持。

适应度函数设计是算法的灵魂所在。在VRP中通常采用路径总长度的倒数作为适应度值，这样更短的路径会获得更高的适应度评分。同时还会加入对车辆容量约束的惩罚项，确保解的可行性。

交叉操作采用改进的顺序交叉(OX)策略，这种策略能有效保留父代中的优良路径片段，同时通过随机交换产生新的路径组合。为保持种群多样性，算法实现了多种群并行进化机制，不同子种群采用不同的选择压力，定期进行个体迁移。

多种群机制通过建立多个独立的遗传进化群体，有效避免了传统遗传算法早熟收敛的问题。各子种群通过定期交换优秀个体实现信息共享，既保持了种群的多样性，又加速了全局最优解的发现过程。

在Matlab实现中，算法采用矩阵运算优化计算效率，通过向量化操作替代循环，显著提升了大规模VRP实例的求解速度。这种实现方式既充分发挥了Matlab在矩阵运算方面的优势，又保证了算法的高效执行。