45、智能算法在车辆路径规划、多目标优化及机器人控制中的应用

智能算法在车辆路径规划、多目标优化及机器人控制中的应用

1. 环境异构固定车队车辆路径问题

在解决环境异构固定车队车辆路径问题（HFFVRP）时，为了实现总成本最小化的目标，我们在HFFVRP的基础上，增加了碳排放和时间窗口的约束条件。构建的数学模型包含了多个成本要素：
- 燃油消耗成本 ：车辆行驶过程中消耗燃油所产生的费用。
- 碳交易成本 ：通过在碳交易市场买卖碳排放权来获取成本收益。
- 固定成本 ：如车辆的购置、维护等固定支出。
- 时间窗口成本 ：车辆在规定时间窗口内完成任务所涉及的成本。

为了找到该模型的最优解，采用了综合学习粒子群优化算法（CLPSO）。在模拟实验中，CLPSO与粒子群优化算法（PSO）和遗传算法（GA）进行了对比，结果表明CLPSO表现最佳，有效改善了PSO过早收敛的缺点。以下是不同算法在该问题中的表现对比表格：
| 算法 | 优势 | 劣势 |
| ---- | ---- | ---- |
| CLPSO | 表现最佳，改善PSO过早收敛问题 | |
| PSO | | 存在过早收敛问题 |
| GA | | |

2. 邻域学习多目标细菌觅食优化算法

在现实生活中，存在许多多目标优化问题，例如环境/经济调度问题、管壳式换热器设计等。这些问题通常有一组最优解，即帕累托最优解，其集合被称为帕累托前沿（PF）。为了解决这些多目标问题，研究人员提出了多种算法。

经典的细菌觅