【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2012年第29卷第6期 339-342页,共5页

【作 者】： 施彦 ; 韩力群 ; 陈秀新

【摘 要】 为提高物流配送效率，减小配送车辆的运输成本，提出采用改进的集成协同粒子群优化（PSO）算法来对路径进行优化。根据车辆路径问题的特点，采用极坐标对路径上的节点编码，并用权重表示其先后顺序，将其转化为连续PSO算法解决该问题。并且针对标准PSO算法存在的早熟问题，通过划分子种群来提高粒子的多样性，并利用集成学习，将粒子的每个维度视为个体学习者进行结合，提高搜索精度，构建了集成协同PSO算法。理论分析和实验表明，所采用的编码方式结合改进的集成协同PSO算法可以有效解决车辆路径问题。