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.     

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。     

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。     

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。     

基于蚁群算法的改进遗传算法

遗传算法具有快速全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息却没有利用,往往导致无为的冗余迭代,求解效率低.根据这一缺陷提出一种将蚁群算法融合到遗传算法的新策略:为了弥补遗传算法中的变异算子变异过程中的盲目无原则性,将蚁群算法的正反馈思想引入到遗传算法中.利用蚁群算法信息素更新原则指导变异规则,有效地提高了算法的寻优效率,优化了解的质量.为了验证算法的有效性,对TSPLIB库中的两个公共实际事例eil51和gr202以及安徽省17个城市的数据进行了仿真实验,结果表明改进后的算法是有效的.     

求解VRPSTW问题的参数优化蚁群算法

蚁群算法中的关键参数α、β、γ、ρ对算法的求解效率和求解质量有重要的影响。本文利用遗传算法在参数寻优方面的优越性,在蚁群算法运行的同时利用遗传算法去优化关键参数α、β、γ、ρ,提出了求解VRPSTW问题的参数优化蚁群算法,实例证明效果好。     

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.     

蚁群算法求解带时间窗的配送路径问题

VRP问题影响着车辆配送过程中的效率与经济效益,在现实生活中有着重要的现实意义;文章首先建立了一个带有时间窗的VRP数学模型,并针对VRP问题本身的特点,对蚁群算法中的伪随机概率公式等相关参数进行改进,最后将改进的蚁群算法应用于VRP问题的求解中;通过在matlab上进行的仿真试验,表明了此算法能够有效地改善基本蚁群算法中的收敛速度慢、易于陷入局部最优解等缺陷,并能应用于大规模的车辆路径寻优问题中.     

求解车辆路径问题的改进遗传算法

在建立车辆路径问题数学模型的基础上,设计了求解该问题的改进遗传算法,即采用自然数编码,构造一定长度的遗传个体表,动态记录适应度以及引入新交叉算子。实验结果表明,该算法用于求解车辆路径问题,不但可以解决传统遗传算法在求解该问题所遇到的“早熟收敛”,而且大大提高算法的运行效率。     

求解带时间窗动态车辆路径问题的改进蚁群算法

车辆路径问题作为组合优化中的一类典型问题,其模型、算法及应用被人们广泛关注和研究.在建立双目标带时间窗的动态车辆路径问题数学模型的基础上,设计了一种求解该问题的改进蚁群算法.该算法首先对所有顾客进行区域划分;其次通过在传统蚁群算法中引入交通拥堵因子,提高了计算效率;再将挥发因子取为服从(0,1)上均匀分布的随机变量,使算法能更稳定地收敛到全局最优解.最后的数值实例验证了所建数学模型和改进蚁群算法的有效性和优越性.     

基于改进蚁群算法的物流车辆调度问题研究

传统蚁群算法在求解中容易出现搜索时间长、收敛过早或停滞现象,为克服这些缺点,通过对蚁群算法进行选择策略、信息素更新等方面的改进,以加快算法的收敛速度,提高算法的搜索能力。再将改进后的蚁群算法引入物流运输车辆调度、综合车辆调度理论,对物流运输车辆的优化调度进行了探讨,对有时间窗车辆调度问题(VSPTW)探求新的求解方法,运用Matlab语言进行编程实现,应用实例对算法进行验证。实践证明,改进后的蚁群算法基本上克服了一般蚁群算法自身的不足,提高了算法的性能。     

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.     

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。     

求解最短路径路由蚁群算法的改进

针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞等缺陷,在原有算法基础上引入一定比例的侦查蚁群.在优化过程中侦查蚁群以一定概率做侦查搜索,以扩大解的搜索空间;在信息素更新策略上,为了兼顾当代和历代的搜索成果,采取了信息素混合更新策略,同时增强侦查子群的最佳路径信息及剩余全部蚁群路径信息,有效抑制了收敛过程中的早熟停滞现象,提高了算法收敛速度.通过对最短路径路由算法的仿真实验,并与标准蚁群算法进行性能比较,结果表明该算法不仅能够克服早熟现象,而且能够加快收敛速度.     

基于蚁群算法改进的 AODV 路由协议研究

AODV协议是Ad hoc无线自组网中经典路由协议之一;针对AODV协议的缺点,提出一种基于蚁群算法改进的AODV路由协议;结合蚁群算法与Ad Hoc网络的特点,将蚁群算法应用于AODV协议,考虑节点负载、路径跳数、路径时延等因素,对AODV的路由组建和路由维护策略进行改进;通过在NS2平台中设置不同的网络负载和不同的节点移动速度,对改进后的AODV协议进行模拟,仿真结果表明,该路由协议在分组投递率、平均端到端延时和归一化路由开销等性能上比AODV协议具有一定的优势,网络的健壮性和抗毁性得到增强.     

一种改进的蚁群算法

传统的蚁群算法存在难以确定计算参数,求解大规模问题时不易收敛的问题.本文针对该问题对蚁群算法进行改进,结合专家系统和遗传算法来自动确定系统参数,并采用分而治之的策略对大规模问题进行分解.仿真实验表明,该策略提高了问题求解的效率.     

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.