一种基于CVRP的改进蚁群算法

针对有容量约束的车辆路径优化问题（Capacity Vehicle Routing Problem,CVRP）的特点,提出了一种改进的蚁群算法。算法中,首先让蚂蚁找到需求量满足要求的客户点集,再在选定的客户集中以选择概率选择客户点,改变了基本蚁群算法的信息素更新规则,限定了路线上信息素的浓度,调整了蚂蚁的选择概率,动态改变了算法主要参数等,从而优化了其搜索解的能力和收敛速度,实例仿真证明了改进的蚁群算法对小规模CVRP的解决是有效的。     

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.     

基于改进蚁群算法的TSP问题研究

由于基本蚁群系统算法没有考虑节点位置,对所有的解采用相同信息素蒸发准则,使算法收敛速度慢,易于停滞,且易收敛于局部最优,为了克服这一缺点,提出了基于距离导引函数构建解,同时采用分级蒸发参数控制蒸发信息素,对蚁群系统算法进行改进,通过仿真实验得到本文算法比基本蚁群系统算法更好的解,且解的性能更好.     

基于混合蚁群算法的物流配送路径问题

蚁群算法在解决旅行商等著名问题时得到了卓有成效的应用,但解决大规模问题时,其收敛速度较慢且耗时较长;同样,郭涛算法在解决复杂优化问题时取得了良好效果,但会产生大量无为的冗余迭代,求解效率低;文章汲取蚁群算法和郭涛算法的优点,提出混合蚁群算法,建立混合蚁群算法数学模型,得到时间效率和求解效率都比较好的一种新的启发式算法.     

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...     

蚂蚁优化算法在解决CVRP中的应用

针对基本蚁群算法收敛性差,易于停滞的缺陷,通过引入信息素窗口限制信息素的最大最小值,只对迭代最好解进行信息素更新,判断汇聚情况进行信息素重新初始化,在每次迭代中加入局部搜索优化,在选择概率中加入与问题相关的参数等措施对蚁群进行优化,提高蚁群算法的收敛性,避免了算法的停滞现象。     

基于改进蚁群算法对 VRP 线路优化

针对基本蚁群算法存在易陷入局部最优解、 收敛速度慢等缺点, 先引入节约矩阵 U 作为先验信息引导蚂 蚁搜索, 然后通过不同搜索时段采用不同的信息素挥发因子, 使算法更好地在“探索冶和“利用冶之间达到平衡, 并对较优解应用 2-opt 方法进行优化。 最后将改进后的蚁群算法应用到物流配送车辆路径优化问题中。 实验结 果表明, 相比基本蚁群算法, 改进的算法可得到更好的物流配送路径, 是解决物流配送路径优化问题的一种有 效方法, 可快速、 高效地对送货车辆线路进行调整, 满足消费者的需求。     

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。     

基于二次退火机制的改进多态蚁群算法

利用多态蚁群算法和模拟退火算法的优点提出一种新的融合优化算法。研究结果表明:模拟退火用于优化每轮迭代后的路径,使得信息素释放更好的反映路径的质量;退火思想同时用于信息素更新机制,避免算法早熟、停滞,较差的路径按照退火竞争机制释放信息素;由于每轮迭代最优路径释放信息素最多,对其进行3-opt优化,提高搜索效率。同时,新发现的最优路径允许释放更多的信息素,使得蚂蚁在后续迭代中能够记住这条新路径。实验结果验证了算法的有效性。     

CVRP问题的一种启发式算法

推广了Deniele Vigo提出的解决ACVRP的方法，给出一种解决CVRP的启发式算法，并且举例说明了这种算法的有效性与优越性。     

基于蚁群算法的物流配送算法

蚁群算法是一种新型智能仿生类算法.以近年来国内外学者提出的蚁群算法思想为基础,结合实际应用,对和生活紧密相关的物流配送系统进行了研究,提出了基于蚁群算法的配送算法,从而快速实现了企业物流配送业务,减少了企业的物流成本.     

基于MATLAB的改进型基本蚁群算法

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法。是继GA、SA、TS等算法之后求解组合优化问题的一种新思路。人工蚁群算法通过模拟蚁群搜索食物的行为,采用正反馈结构、分布式计算与某种启发式算子相结合的方法,能够很快地发现较好解。本文给出一种基于MATLAB的改进型基本蚁群算法,有效地降低了算法的复杂度,缩短了搜索时间,具有较强发现最好解的能力。     

多态蚁群算法

在分析现有蚁群算法不足的基础上，提出一种新的含多种蚁群、多种信息激素的多态蚁群算法．该算法通过引入不同种类的蚁群，每一蚁群有不同的信息素调控机制，将局域搜索与全局搜索相结合，使搜索、收敛速度大幅度提高．针对TSP问题的仿真实验结果表明了该算法的有效性．     

基于TSP的蚁群退火混合算法研究

本文介绍了蚁群算法和模拟退火算法的基本原理及优缺点,详细阐述了这两种不同混合算法在旅行商问题中的实现流程.     

基于聚类蚁群算法的物流最优路径

在物流网络系统中,物品的配送是重要的一环,一个科学的物流配送路径,不仅能在一定程度上降低物品的配送时间,而且能有效的降低运输资源的占用,这极大的降低了物流企业的运营成本。针对物流配送路径的最优解问题,有大量的学者进行了相关研究,主要有遗传算法、蚁群算法、生物地理学算法等,其中以蚁群算法应用最为广泛;但这些算法都只是在物流运输的路径上进行优化,并没有考虑空载率以及客户对送货时间的要求。为了克服此缺点,本文在蚁群算法的基础上加入空载率和时间窗的要素,对传统的蚁群算法进行优化。实验结果表明,与传统的蚁群算法相比,该算法可以有效的节约物流运输资源。     

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.     

基于聚类蚁群算法的多车辆路径优化系统的实现

针对模型的可行性和有效性进行大量的仿真实验,首先对算法进行实现,然后通过仿真实验对不同规模的配送进行仿真配送,模型针对单车辆、多车辆、路径最优、时间最优4个方面进行仿真,其能够在较短的时间内得到优化结果,将大大提高搜索效率.     

基于多信息素的蚁群算法

针对传统增强型蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺陷,提出一种多信息素的蚁群算法(MPAS),并以TSPLIB的数据为例对该算法进行实验测试.MPAS算法将信息素分为局部和全局两种不同的信息素,在搜索过程中,对局部和全局信息素采用不同的更新策略和动态的路径选择概率,使得在搜索的中后期能更有效地发现全局最优解.在中大型问题上MPAS算法有着更好的发现最优解的能力.     

一种改进的蚁群算法及其在VRP中的应用

从基本的蚁群算法出发,讨论参数a、β及P、Q的改变对算法的影响,并通过遗传算法对α、β和Q进行遗传变异改变其值,进而对算法进行改进.既提高了算法的收敛性,又避免了算法过早地陷入局部最优,提高了解的质量.通过实验证明算法可行、有效. .