求解 N -车探险问题的Memetic烟花算法

N-车探险问题是一类在燃油约束下安排 N 辆车的行驶顺序以使车辆行驶最远的NP-hard问题.针对该问题, 提出一种融合局部搜索的Memetic烟花算法(MFWA).根据该问题等价于置换排序的特性, 设计基于rankedorder value(ROV)规则的编码方式, 引入动态爆炸半径, 使用烟花算法进行全局搜索; 设计插入、交换和反转等邻域操作, 增强算法的局部搜索能力; 利用实验设计探讨了关键参数对算法性能的影响.基于14个标准问题的测试结果表明:所设计的局部搜索操作有助于增强烟花算法在 N -车探险问题上的寻优精度; MFWA的寻优精度、稳定性等整体优于(至少不劣于)标准烟花算法(FWA)、已有的启发式算法(H1-H4)、粒子群优化(PSO)和水波优化(WWO); 与MFWA相比, 禁忌变邻域局部搜索(TBVLS)用至少55倍的计算时间得到了最大竞争比为1.126的寻优精度.这些结果表明, MFWA能在较短时间内获得较满意的寻优精度.