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.     

时变需求环境下同时取送货的车辆路径问题优化研究

针对客户需求随时间实时变化且存在同时取送货的车辆路径优化问题,构建最小化配送总成本的优化模型.考虑动态路径优化问题的处理策略,提出滚动周期型动态调度优化方法,将问题划分为一系列静态车辆路径问题进行求解.通过在蚁群算法中引入遗传算法的交叉、变异操作设计混合蚁群遗传算法对问题进行优化.算例表明:文章所构建的模型及动态调度优...     

基于自适应多态蚁群算法的多约束车辆路径问题

建立了在有客户优先级、路况影响、多车型、时间窗和容量等多约束条件下车辆路径问题(VRPMC)的数学模型.由于该模型是一个NP-hard问题,目前还没有多项式算法求解,又提出了采用自适应的多态蚁群算法(APACA)来对其进行求解的策略.首先,算法中侦察蚁完成满足约束条件的路径侦察并设置侦察信息素;其次,搜索蚁利用侦察蚁提供的辅助信息进一步搜索可行路径,通过多态蚂蚁间的协作和自适应调整挥发系数,能更快地搜索到问题的优化解;最后通过一个实例与节约算法、遗传算法、禁忌搜索算法和基本蚁群算法进行了对比,结果表明:对VR-PMC问题,APACA算法比前述算法在算法稳定性、运行距离、计算速度方面更具有优势.     

多中心半开放式同时送取货的车辆路径问题研究

研究了带软时间窗约束的多配送中心半开放式同时送取货的车辆路径问题,所有客户点均存在送取两种需求,并采用同一辆车同时提供送取服务.车辆服务完路线上所有客户点后,不一定返回起始配送中心,可就近返回任意配送中心.在此条件下,构建了以车辆运输成本、车辆租赁成本、时间窗惩罚成本等总和最小为目标的优化模型.根据问题特征,设计了自适应精英遗传算法对该问题进行求解,引入自适应机制,根据个体的适应度动态地调节交叉和变异概率,采用精英保留策略将优秀个体进行遗传保留,不仅增强了算法的全局优化能力,还均衡了算法的局部搜索能力.通过案例仿真,验证了模型和算法的可行性和有效性.研究成果丰富了车辆路径问题的相关研究,为物流企业提供了一种决策参考.     

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。     

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.     

具有同时送货和取货需求的车辆路径问题的蚁群禁忌混合优化算法

在分析具有同时送货和取货需求的车辆路径问题(VRPSDP)的基础上,建立VRPSDP数学模型,提出一种新的求解VRPSDP问题的蚁群禁忌混合优化算法(ACO-TS),并通过实验验证该算法的有效性和可行性.新算法首先采用蚁群算法产生阶段最优解,然后利用禁忌搜索算法对阶段最优解进一步优化.实验表明,新算法能够高效解决VRPSDP问题,并且具有较好的优化效果.     

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.     

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。     

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. .     

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。     

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。     

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.     

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.     

蚁群聚类算法在物流网络优化中的应用

为了解决物流配送中的路径优化问题,运用改进的蚁群算法来建立配送车辆路径的数学模型,通过减少蚁群的选路次数、更新信息素等策略,提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。经过实验分析和计算,证明了应用蚁群算法可以优化物流配送线路,可以有效地解决多回路运输问题。该成果对物流企业控制成本、增强市场竞争力有一定参考价值。     

三维装载约束下汽车零部件同时取送的循环取货路径优化研究

【目的】考虑汽车零部件入厂物流多频次、小批量的循环取货模式和在取货同时返还零部件物流箱的现实需求,探讨了三维装载约束下汽车零部件同时取送的循环取货路径问题。【方法】构建以运输和线边库存总成本最小为目标的数学模型,设计了两阶段蚁群算法,第一阶段由车辆路径规划子算法得到近似最优解的记忆库,第二阶段利用装载可行性检验子算法得到可行解。【结果】实例仿真结果表明：使用简单算术相加的模糊车辆装载约束得出的取货方案无法实现车辆成功装载。考虑三维装载约束的循环取货方案的路线由2条增加为3条,虽然车辆的平均空间装载率下降了27-45%,但是确保了装载方案的可行性。【结论】考虑三维装载约束的汽车零部件同时取送的循环取货路径方案既满足了取货同时返还零部件物流箱的现实需求,又保证了方案中车辆三维装载可行性。     

用量子蚁群算法求解大规模旅行商问题

针对旅行商问题(TSP),提出了一种新的混合量子优化算法——量子蚁群算法.量子蚁群算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁的当前位置,采用量子旋转门更新蚂蚁的位置,选取国际通用的TSP实例库中多个实例进行测试.仿真实验表明,该算法具有很好的精确度和鲁棒性,可使搜索空间加倍,比传统的蚁群算法具有更好的种群多样性.