车辆路径问题的蚁群算法研究

蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素的最短路径的搜索策略,给出蚁群算法在车辆路径问题中的应用,针对蚁群算法存在的过早收敛问题,引入节省量以及车辆载重利用率两种启发式信息对蚁群算法加以改进,并加入2-opt方法对问题求解进行局部优化,计算机仿真结果表明,这种混合型蚁群算法对求解车辆路径问题有较好的改进效果.     

对基本蚁群算法的改进及其在TSP中的应用

在基本蚁群算法的基础上对转移概率计算公式进行了修正,自行定义了间接期望启发式并将其引入转移概率计算方法之中,减少信息素对蚂蚁选择路径的影响,增加蚁群算法执行过程中的路径多样性,弥补蚁群算法易收敛于局部最优解的不足,并通过旅行商问题验证了改进算法的可行性.     

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应用与研究

针对传统蚁群算法在构造解的过程中收敛速度慢且容易陷入局部最优问题,提出了一种改进蚁群算法。在蚁群搜索路径过程中,通过建立信息素启发式因子α和期望启发式因子β的互锁关系,动态自适应调整α和β;结合车辆运输调度问题,对距离启发式因子ηij（t）进行重新定义,引入不同客户间的“偏好力”,提高算法的搜索效率及实用性。将改进蚁群算法分别应用到机器人路径规划及车辆调度问题并进行仿真,取得了较好实验效果,验证了该方法的可行性和有效性。     

随机网络最大概率路径问题的模型与算法

为了求解满足一定时间限制的最大概率路径问题,在建立该问题数学模型的基础上,提出了一种改进蚁群算法。首先根据随机网络的定义建立了随机网络最大概率路径问题的数学模型,然后结合随机网络最大概率路径问题的特点,设计了一种新的启发式信息和信息素更新规则的改进蚁群算法,最后选择了4组数据,将改进蚁群算法与一种混合遗传算法进行对比试验,分别求取对应的全局最大概率路径和反映算法总体性能的多项数据。实验表明,改进蚁群算法的收敛速度和总体性能均优于混合遗传算法,为求解随机网络最大概率路径问题提供了一种快速、可行的方法。     

基于蚁群算法求解TSP问题的改进

蚁群算法虽然具有鲁棒性和发现较好解的能力,但其搜索时间较长,当规模较大时易陷入局部最优解。本文通过求解TSP问题,对其进行改进。通过在特定情况下对路径进行逐步遍历比较来降低陷入局部最优解的可能性,找出最优解。实验验证结果表明,这种改进蚁群算法对求解TSP问题有较好的效果。     

求解无容量设施选址问题的混合蚁群算法

无容量设施选址(UFL)问题是经典的优化问题,属于NP难题,易于描述却难于求解.首先,介绍了UFL问题的数学模型,并对UFL问题的特点进行深入分析,得到其最优解所具有的基本特征;其次,针对UFL问题的最优解所具有的基本特征,设计了两种局部搜索策略,并将其与基本蚁群算法相结合,提出了一种用于求解UFL问题的混合蚁群搜索算法;最后,为了测试该算法的性能,分别利用混合蚁群算法和基本蚁群算法求解UFL问题基准问题库中的16个测试算例.计算结果表明,混合蚁群算法有效改进了基本蚁群算法求解UFL问题时易陷入局部最优、收敛速度慢等不足,该算法对求解UFL问题具有明显的可行性和有效性.     

二进制粒子群优化算法在车辆路径问题中的应用

车辆路径优化问题是一类实用价值很高的NP组合问题,针对传统启发式优化算法搜索速度慢、易陷入局部最优解的缺点,提出了一种新的基于二进制的粒子群优化算法,并将该算法应用于车辆路径优化问题,建立了相应的数学模型和求解算法.将该算法通过与遗传算法、混合蚁群算法和标准粒子群算法进行比较,证明了其搜索速度和寻优能力的优越性.     

面向车辆路径问题的改进蚁群算法研究

为解决基础蚁群算法在求解车辆路径问题时出现收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种改进蚁群算法.首先,引入节约矩阵更新选择概率公式引导蚂蚁搜索;其次,运用分段函数改进挥发因子,调整算法的收敛速度;再次,使用2-opt法,提高算法的局部搜索能力;最后,选取车辆路径问题国际通用数据集进行仿真,运用控制变量法找到信息素...     

基于蚁群算法的混合优化算法在TSP中的应用

针对蚁群算法收敛慢,易陷入局部最优的问题,提出了基于蚁群算法混合优化算法。该方法将传统蚁群算法中的启发式因子α,β作为每只蚂蚁的属性,利用遗传算法对蚂蚁的种群进行自然选择,优胜劣汰,优秀蚂蚁被保留并产生后代,蚂蚁的启发式因子在求解问题的动态过程中收敛到合理的范围内。将改进的算法应用于旅行商问题,实验结果表明,利用这一方法可使解的性能有所改进,并有效地减少了计算时间。