《表1 配送车辆路径问题多种算法的标准测试结果》

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《改进智能水滴算法求解混合时间窗车辆路径问题》

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算例采用MATLAB2016a软件编程，运行环境为内存4G、操作系统Windows8对智能水滴算法、多种改进智能水滴遗传混合算法及遗传算法进行编程实现。具体参数设置:水滴个数NIWD=40；泥土量、距离寻优重要度α=0.9、β=0.7；初始水滴速度Initvel=100；初始路径泥土量Initsoil=1 000；水滴速度更新参数av=1 000、bv=0.1和cv=1；水滴泥土量更新参数as=1 000、bs=0.1和cs=1；局部、全局泥土更新参数ρn=0.9、ρIWD=0.8；遗传交叉、重组算子pc=0.7、pq=0.7；最大迭代次数Itermax=400。同时为计算方便，车辆费用等参数均设为1，在实际问题的求解中可根据具体情况和要求而定。随机运行10次，4种算法的比较结果如表1所示。与基本智能水滴算法（IWD）和遗传算法（GA）相比，改进智能水滴遗传混合算法（IIWD-GA）在针对客户点随机分布且时间窗较紧约束算例上，求解精确度更加优异，其中竞争选择改进智能水滴遗传混合算法（CIIWD-GA）的求解效果最优。在Solomon标准算例求解上，本文所设计算法求得解的均值与最优解的误差在2%～5%，因此可认为本文提出的改进算法在求解精度上有较好保证。