8、智能算法在路由与连续优化问题中的应用

智能算法在路由与连续优化问题中的应用

在物流和优化领域，高效的算法对于解决复杂的问题至关重要。本文将介绍两种不同但相关的算法：一种用于周期性定位路由问题（PLRP）的具有种群管理的模因算法（MA|PM），另一种是用于连续优化问题的基于局部搜索链的模因算法（MACO）。

具有种群管理的模因算法（MA|PM）用于PLRP

在PLRP问题中，MA|PM算法展现出了良好的性能。通过对第三组PLRP实例的测试，将MA|PM算法的结果与已知的最佳解决方案（BKR）进行了比较。

实例类型	与BKR的差距	与专门针对PVRP的最佳方法的差距
PVRP实例	平均差距较大，体现出周期性方面处理困难	约5%
最多5个周期的实例	成本平均比BKR高5%	-

MA|PM算法是一种进化算法，它结合了遗传方法、局部搜索技术、距离度量来控制种群，以及处理周期方面的多样化搜索。该算法在小、中、大规模的实例上进行了测试，并与其他启发式算法在不同类型的实例（如单日范围的LRP或单仓库的PVRP）上进行了比较。结果表明，MA|PM算法能够找到良好的解决方案，并且优于之前专门用于PLRP的算法。