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。