在数据采集过程中结合网格聚类算法提高计算效率，为了保存采样数据的分布特点引入权值。根据类别中心密度高、权值大的特征采用寻找连通分量的方法初步确定聚类中心，在此基础上结合自适应免疫算法，动态地确定聚类中心及其类别数。进而使FCM算法跳出局部最优，最大可能地得到全局最优解。

探讨车辆调度问题的解决方法,提出一种用于求解带容量约束的多车调度问题(CVRP)的混合优化算法.该算法分为路线划分%构造初始解和改进解3个阶段:第1阶段用模糊C均值聚类算法将所有客户按车容量要求装车;第2阶段用暂态混沌神经网络方法对每条路线排序;第3 阶段用禁忌搜索法改进得到的解;最后采用标准问题进行仿真计算,通过与其他算法的比较,说明该算法是求解CVRP问题可行且高效的方法.