需求可拆分车辆路径问题的蜂群优化算法

文章研究了需求可拆分的车辆路径问题,通过解除传统车辆路径问题中每个任务点需求只能由1辆车满足的约束,建立了寻求满足配送要求最短行驶距离的数学优化模型,在改进反应阈值和刺激信号值的基础上提出了一种新型蜂群优化算法。仿真实验结果验证了算法的可行性,并通过与其他典型算法对比凸显了该算法较强的寻优能力。     

基于混合人工蜂群算法和A*算法的求解旅行商问题算法

针对旅行商问题（TSP），基于群智能优化算法的人工蜂群算法 (ABC)可以较为有效的解决并规划出一条合理的路线。ABC算法的优点在于将优化求解的过程转化为模仿蜂群采蜜的仿生行为，容易求得可行解。但是该算法依然存在着种群数量过多、速度较慢的缺点。本文分析了ABC算法的模型并对更新策略进行了改进，在ABC算法得到初始解的路径点后再使用A-star算法进行优化，通过将两种算法组合的方式进行改进。实验证明在解决TSP的路径规划中，整体的路径表现更优，且减少了冗杂的迭代更新，提升了算法的效果。     

一种求解旅行商问题的改进人工蜂群算法

针对人工蜂群算法在处理大规模旅行商问题时普遍存在易陷入局部最优解和早熟收敛的问题,提出一种改进的人工蜂群算法.将柯西变异算子引入蜜蜂食物源更新公式,设计了一种自适应对数步长代替随机步长以改进随机解生成公式.将改进算法用于求解对称TSP问题,实验结果表明,改进后的算法有效地解决了人工蜂群算法早熟收敛和搜索速度较慢等问题,在求解TSP问题上确实有效可行.     

基于遗传搜索策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法收敛速度缓慢、容易陷入局部最优解的问题,将改进的遗传进化机制与蜂群算法相融合,提出了一种遗传蜂群算法。通过引入遗传算法的交叉变异算子,有效地增加了食物源的多样性,减小陷入局部最优的可能;采用了自适应选择食物源的机制,使蜂群在中后期更好地搜索到最优食物源所在区域,进而提高了全局搜索效率;此外,提出了在侦察蜂阶段的局部搜索策略,提高了算法进化的收敛速度。将遗传蜂群算法应用于TSP中,通过对TSBLIB中几个典型问题的实验,结果表明,提出的遗传蜂群算法具有很强的全局优化能力,在求解TSP问题中精度高,收敛速度快,且是一种解决TSP问题的有效方法。     

多需求点间车辆调度模型及优化算法混合求解研究

为解决多需求点间同时集送货问题,建立考虑需求拆分和转运的车辆路径模型.在模型中,加入车辆装载量动态变化约束、节点可多次访问约束和需求可拆分转运约束,提高问题的普遍性.在模型的优化算法中,算术、蚁群优化算法混合求解.通过算术蚁群算法嵌套优化模式,外层算术优化算法得到配送车辆的任务量,内层蚁群算法优化路径,并将结果反馈给外层算法继续更新求解,直至达到终止条件.同时,添加概率系数、增加算子位置更新公式和更新动态禁忌矩阵对混合算术蚁群算法改进,增加解的多样性,提高算法的求解效率.最后通过实例验证并与混合鲸鱼算法等比较,改进的算法解决本文问题效果更好.     

信息传播影响下基于进化蜂群算法的应急车辆路径优化设计

为了能够准确反映信息传播对于应急物资需求的影响以及有效优化应急配送车辆的路径,构建了基于双层扩散网络的需求预测模型和改进的离散人工蜂群算法（进化蜂群算法）。首先,在分析扩散网络中事件层和信息层关系的基础上构建了物资需求预测模型。其次,在进化蜂群算法中,依据适应度值和历史进化程度来甄别优秀信息,并融合了交叉算子和变异算子使蜜源得以不断进化,从而充分挖掘了蜂群价值并有效提升了迭代效率。仿真实验结果表明,应急物资得以被短时高效地配送到所需区域,从而验证了所构建的模型和算法能够有效求解信息传播影响下的应急车辆路径多目标优化问题。     

求解车辆路径问题的改进蚁群算法

为解决基本蚁群算法的过早收敛的缺陷,提出一种将遗传算法和蚁群算法融合的改进的蚁群算法.即使用蚁群算法求解出完成所有配送任务的车辆行驶路径,并将其作为局部最优解;然后,使用遗传算法的交叉变异算子对第一步搜索出来的局部最优解进行优化,筛选出全局更优解.仿真实验证明:改进后的蚁群算法与现有的求解车辆路径优化问题的蚁群算法相比,具有更快的运行速度,找到最优解的概率更高,且避免了基本蚁群算法的过早收敛.     

基于改进蚁群算法的CVRP问题研究

车辆路径优化问题归属于NP-hard问题;针对基本蚁群算法求解效率低下,可行解质量不高,容易陷入局部最优解的情况,在充分考虑具有一般性的车辆路径优化问题的数学模型与解决方案后,提出了一种带有轮盘赌运算与2-opt优化运算相结合的改进蚁群算法,算法在运算过程中对选取路径的概率进行二次计算,扩大了全局的搜索范围;同时对得到的路径进行内部优化,增强了局部搜索能力,提高了解的质量;通过MATLAB软件进行仿真实验的结果表明:相较于基本的ACO算法以及遗传算法得到的结果,改进的蚁群算法在性能上和求解的质量具有很大的优势,可以更好地解决带有容量约束的车辆路径优化问题,为相应的企业更好地节省物流成本。     

求解最短路径问题的一种改进的人工蜂群算法

针对传统算法在计算大规模路网的优化问题时所表现出来的计算时间长、存储空间大等缺点,提出了一种改进的人工蜂群算法来求解最优路径选择的方法．试验结果表明,对于有向图和无向图,该算法都具有较好的全局寻优能力,即能获得满足条件的最优路径．     

基于粒子群-蚁群融合算法的移动机器人路径优化规划

基于TSP问题,提出了一种基于粒子群-蚁群算法相互融合的综合优化算法对移动机器人路径规划问题进行研究。通过粒子群算法对全局路径实施粗略搜索,获得部分次优解,在获得次优解的路径上进行信息素分布,再采用蚁群算法进行精确搜索,得到路径规划的最优解。实验结果表明:粒子群-蚁群融合优化算法在路径寻优上优于蚁群算法及粒子群算法。