基于包装配送问题的混沌蛙跳布谷鸟算法研究

摘要

目的设计一种求解包装配送问题的混沌蛙跳布谷鸟算法(ChaoticFrogLeapingCuckooSearch Algorithm,CFLCSA)。方法对鸟巢个体进行实数编码,引入混沌机制和随机蛙跳算法,增强算法种群多样性和局部搜索能力,并利用E-n33-k4和E-n76-k8算例来验证算法的求解性能。结果 CFLCSA算法能够求得E-n33-k4已知最优解,求得E-n76-k8的最短配送距离与已知最优解的误差仅为5.03%,且算法求解结果及平均运行时间均优于混沌蚁群算法(Chaotic Ant Colony Algorithm, CACA)、改进遗传算法(Improved Genetic Algorithm, IGA)和禁忌搜索算法(Tabu Search, TS)。结论 CFLCSA算法求解性能优于CACA算法、IGA算法和TS算法,是一种较好的包装配送问题求解方法。