混合蝙蝠算法在包装件配送中的应用研究

目的 使蝙蝠算法（BA）适应包装件配送车辆路径问题（VRP）的求解，并提高该算法的求解性能。方法 在标准BA算法的基础上提出混合蝙蝠算法（HBA）。首先，设计改进的蝙蝠算法（IBA），使其能够适用于包装件配送VRP问题的求解。其次，引入混沌系统，对IBA算法进行混沌初始化。然后，设计裂变算子和变异算子。在IBA算法迭代前半段，将蝙蝠种群中较差的一半蝙蝠重新混沌初始化，以提高种群多样性。在IBA算法迭代后半段，对陷入局部最优解的蝙蝠进行鲶鱼扰动。最后，提出HBA算法并对企业实例进行仿真测试。结果 HBA算法求得的最优配送距离为773.01 km，相对于GA算法（781.25 km）和IBA算法（786.04 km）分别节约了8.24 km和13.03 km。结论 与IBA算法和GA算法相比，HBA算法求解包装件配送VRP问题的全局优化能力更强、收敛速度更快