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.     

改进蚁群算法优化车辆路径问题的研究

研究采用改进的蚁群算法优化带约束的车辆路径的问题。考虑的约束条件包括路径约束、时间窗约束和容量约束。主要目的是提出一种改进的蚁群算法进行车辆路径优化,构建配送车辆行驶路线,实现配送路线总成本的最小化。从三方面对蚁群算法进行了改进：对参与条件转移概率的候选节点列表进行预处理减少路线构建过程计算的时间复杂度;提出插入式节约算法用于改进蚁群初始配送路线提高寻优精度;基于蚁群系统对信息素更新策略进行改进,加快算法收敛速度。基于Solomon基准数据集,与近年来已取得的研究成果展开对比实验,证明提出的改进算法在提高求解精度和搜索效率方面的有效性,在优化带约束条件的车辆路径问题时的实用性,拓展了蚁群算法的应用领域。     

随机车辆路径问题综述

描述了随机车辆路径问题的历史、发展进程和特征，结合该问题的分类，介绍了该问题国内外的研究现状，指出了目前算法的搜索效率低并依赖于初始解的局限性，给出了对求解算法的进一步研究以及把研究成果应用于实际问题中的研究方向和建议。     

基于空间聚类和蚁群算法的车辆路径问题的研究

针对蚁群算法在解决车辆路径问题（VRP）上易陷入局部最优解的缺陷,首先利用加权K-means算法对客户进行区域划分,再利用蚁群算法对每个区域进行求解,实验结果表明方法具有良好的性能。     

求解带容量约束车辆路径问题的改进蚁群算法

目的 设计一种改进的蚁群算法求解带容量约束的车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP)。方法 使用改进的扫描法进行信息素初始化,同时采用了基于罚函数的适应度函数。结果与结论从4个CVRP数据集中选取了不同规模的41个实例进行了参数设置和对比实验,改进蚁群算法性能优于基本的蚁群算法,具有较强的寻优能力,能够有效求解带容量约束的车辆路径问题。     

带时间窗车辆路径问题的混合蚁群算法

为解决有时间窗的车辆路径问题,提出了一种基于进化规划和最大一最小蚁群算法相融合的混合蚁群算法,并与最大一最小蚁群算法作了比较。实验结果表明,混合蚁群算法可以、快速有效求得带时间窗车辆路径问题的优化解,是求解带时间窗车辆路径问题的一个较好方案。     

蚁群算法在车辆路径选择上的应用

改革开放几十年以来,人均收入大大提高,汽车由原来的奢侈品变成了生活必需品,但由此带来的交通问题也日益严重,如何选择车辆路径成为一个热点问题。本文运用蚁群算法的基本原理,结合车辆路径的特点,简要介绍了蚁群算法在车辆路径选择中的具体应用。     

一种带时间窗车辆路径问题的混合蚁群算法

针对带时间窗车辆路径问题求解时蚁群算法存在容易陷入局部最优,而遗传算法初始种群的优劣对算法有效性存在直接影响,提出一种混合蚁群优化算法。算法首先在蚁群算法的节点选择概率公式中引入时间窗因素,以得到初始种群,然后通过遗传算法的交叉算子和变异算子对初始种群中的较优路径进行交叉和变异操作,从而得到更优的路径。通过Matlab环境下对文中混合算法进行仿真实验,在车辆利用率和路径规划上效果明显,表明了算法的高效性,同时混合算法可以避免陷入局部最优。     

改进蚁群算法在车辆路径问题中的应用

从蚁群算法在求解实际问题时收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷出发,对蚁群系统转移规则、局部信息素更新方面进行改进,并将其应用到DCVRP问题中,求解时引入候选列表和2-opt局部搜索策略,以减少计算时间并达到事先淘汰不良路径的目的.通过与其他元启发式方法比较,实验结果表明,本文改进蚁群算法其结果明显优于另外四种主要的路径问题启发式方法.     

单纯形蚁群算法对带时间窗车辆路径优化问题的研究

研究了单纯形蚁群算法解决带时间窗约束条件的车辆路径问题,旨在突出研讨在运输中不仅距离最短,而且使应用的时间尽可能的少.首先建立时间、距离对搜索路径的影响函数,然后用单纯形蚁群算法解出最优路径.简单介绍了运输的现状,提出了物流双向运输的数学模型及单纯形蚁群算法,得出了物流运输最经济的合理路线结论.     

多车次同时送取货物车辆路径问题的量子蚁群算法

研究了配送车辆载重量和工作时间有限,考虑货物装卸时间的多车次同时送货和取货的车辆路径问题(multi-trip vehicle routing problem with simultaneous deliveries and pickups,MTVRPSDP),建立了以配送车辆启动成本和车辆行驶成本之和最小为目标的线性整数规划模型.将量子计算和基本蚁群算法相结合提出了求解MTVRPSDP的量子蚁群算法,该算法应用量子比特启发式因子改进了人工蚂蚁的转移概率,从而提高了算法的全局搜索能力和稳定性,有效改进了算法陷入局部最优的缺陷.算例分析表明:MTVRPSDP的线性整数规划模型在实际应用中是可行和有效的,而且相比于基本蚁群算法和文献中所给其他算法的计算结果,利用量子蚁群算法和MTVRPSDP的线性整数规划模型能够得到较好的满意解,安排的车辆配送路线更加经济合理.     

多集散点车辆路径优化的混合算法

为使多集散点车辆路径优化结果全局最优,以订单为基准建立多集散点车辆路径优化模型.采用粒子群算法与改进蚁群算法组成的混合优化算法求解模型.由粒子群算法的粒子位置向量得到每辆车所需运送的订单号,用蚁群算法优化单车路径,根据优化的总路径评价和筛选粒子,直到满足终止条件.该模型和混合算法是所有车辆对所有订单节点的路径优化,突破了多仓库问题直接或间接转化为多个单仓库车辆路径优化问题中的局部节点求解的限制.实例求解结果表明,用该混合算法优化的车辆总路径长度小于用蚁群算法求得的结果.     

带硬时间窗的冷链电动车辆路径问题研究

【目的】针对电动汽车应用于冷链物流配送的情形，充分考虑电动汽车能耗特点和社会充电桩的充电需求，研究了带硬时间窗的冷链电动车辆路径问题。【方法】首先构建以配送总成本最少为优化目标的规划模型；然后基于蚁群算法，设计了充电站优化算法和局部优化策略，形成混合蚁群算法求解问题；最后，改编形成硬时间窗冷链电动车辆路径问题的算例集，通过实验比较验证了蚁群算法和混合算法的性能。【结果】搜索解的改进率达到11-82%。【结论】带局部优化策略的混合蚁群算法能较大程度改进求解能力，算法性能总体得到大幅提升，且结果更稳定。     

基于改进蚁群算法的双向物流路径优化

针对物流路径优化已有算法运算过程复杂、精度不高、过早收敛等问题,对蚁群算法进行了改进,以解决物流路径优化问题.为了消除蚁群算法的易停滞、收敛慢等问题,从蚂蚁转移策略、信息素更新方式以及遗传算法的融合等方面对算法进行了改进.针对双向物流的路径优化问题,通过增加启发函数、设计转移策略等方面来改进蚁群算法,使得算法能更好地考虑综合因素来进行搜索,能够更全面、更准确地找到合适的下一节点,从而得到更优的路线.     

基于蚁群优化算法求解最大团问题的研究

蚁群算法是一种通过模拟自然界中蚂蚁觅食行为而发展而来的新型启发式仿生优化算法,提出至今被研究人员广泛应用于各种组合优化问题.最大团问题是图论中著名的NPC问题,本文对于基本蚁群算法进行了分析与讨论,针对基本蚁群算法的容易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题进行了改进,提出了一种新型蚁群优化算法.本文提出的新型蚁群优化算法增加了结点度和历史选择次数表策略影响蚂蚁选点;另外提出了构造独立的局部信息素更新机制.最后通过对比实验验证,数据结果证明新提出的优化算法相对于基本蚁群算法的优越性和可行性.     

蚁群算法优化车辆路径问题的研究

通过引入蚁群算法来解决物流中的车辆路径问题。针对具体实例运用计算机编程得出系统的最优解,并与优化前进行对比,指出优化比率,从而减少物流配送成本,提高效益。     

蚁群算法在医药物品配送路径优化中的应用

在分析医药物流特点的基础上,提出了医药物流数学模型的合理假设和约束条件,构建了医药物流配送路径优化的目标函数.鉴于蚁群算法具有较强的发现较好解的能力,运用蚁群算法对目标函数进行寻优.仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

凸整数规划问题的混合蚁群算法

混合蚁群算法是基于群体的一类仿生算法, 适合于解困难的组合最优化问题. 本文对其做适当改进, 用于解凸整数规划问题. 结果表明: 用该算法求目标函数为正定二次型的整数规划问题的最小值, 找到的解比多起始点局部搜索方法好得多, 比原来的混合蚁群算法找到更好的解