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A Combination of Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization for Vehicle Routing Problem with Time Windows

机译：遗传算法与粒子群算法相结合求解带时间窗的车辆路径问题

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A combination of genetic algorithm and particle swarm optimization (PSO) for vehicle routing problems with time windows (VRPTW) is proposed in this paper. The improvements of the proposed algorithm include: using the particle real number encoding method to decode the route to alleviate the computation burden, applying a linear decreasing function based on the number of the iterations to provide balance between global and local exploration abilities, and integrating with the crossover operator of genetic algorithm to avoid the premature convergence and the local minimum. The experimental results show that the proposed algorithm is not only more efficient and competitive with other published results but can also obtain more optimal solutions for solving the VRPTW issue. One new well-known solution for this benchmark problem is also outlined in the following.
机译：提出了遗传算法和粒子群算法（PSO）相结合的带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）。该算法的改进包括：使用粒子实数编码方法对路径进行解码以减轻计算负担；基于迭代次数应用线性递减函数以在全局和局部探索能力之间取得平衡；以及与遗传算法的交叉算子避免过早收敛和局部最小值。实验结果表明，所提出的算法不仅与其他已发表的结果相比具有更高的效率和竞争力，而且还可以获得解决VRPTW问题的最佳解决方案。下面还将概述针对此基准问题的一种新的知名解决方案。

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