广东工业大学自动化学院 李旭阳 蔡延光

针对带时间窗的物流运输调度问题，设计一种改进的和声搜索算法。该算法利用类电磁机制算法改进和声搜索的随机产生规则，并且使用了和声记忆库扰动策略和2-Opt局部搜索策略提高算法性能。结果表明：相比基本和声搜索算法及其他启发式算法，所设计的算法具有更好的收敛速度和收敛精度。

物流运输调度问题国外一般称为车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem，VRP），该问题自提出以来就一直是研究的热点。戚远航等提出了一种双层变邻域蝙蝠算法求解带容量约束的物流问题，该算法采用变邻域局部搜索策略加强算法的寻优能力，很好的解决了带容量约束的物流运输调度问题；邓丽娟等提出了一种混合蚁群算法求解带时间窗的VRP，该算法探索两个目标函数，获得了很好的实验效果；蔡延光等提出了一种带遗传算子的自适应蚁群算法，求解带软时间窗的车辆路径问题。

2001年Geem ZW等人源于音乐的创作，提出了和声搜索（Harmony Search，HS）算法，一种新的元启发算法；高立群等把粒子群算法与和声搜索算法相结合，提出自适应和声粒子群搜索算法；欧阳海滨等研究了在非对称区间内，证明了和声搜索算法的参数与即兴创作过程的探索之间的关系，从而证明了算法的迭代收敛性，提出了一种改进的和声搜索算法；王艳等采用改进的和声搜索算法，用一种离散编码方式，解决了车间调度问题。本文针对带时间窗的物流运输调度问题，设计了改进的和声搜索算法。……