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蜂群优化算法在带软时间窗的车辆路径问题中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
本文给出了带软时间窗的车辆路径问题的一种新的算法,蜂群算法.通过计算若干benchmark问题,并将结果与硬时间窗的目前最好解及蚁群算法的相应解作比较与分析,验证了算法的有效性.蜂群算法是刚刚起步的智能优化算法,目前国内外关于蜂群算法的文献较少,研究范围较窄,故本文不仅是拓宽蜂群算法应用范围的有效尝试,同时也给本身求解方法不多的软时间窗车辆路径问题提供了一种新解决方法. 相似文献
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针对危险化学品运输存在的事故风险和事故成本比较大的问题,考虑危险化学品的运输特殊性,构建一个危险化学品运输的车辆路径优化模型,利用改进蚁群算法和进行模型求解。以京F公司的13个客户作为配送点,根据每个配送点的地理位置坐标、需求量、危险品运输车辆禁行路线等数据,分别采用基本蚁群算法和改进蚁群算法对运输路径进行优化,实验结果证明改进后的蚁群算法有效降低了京F公司的危险化学品运输的物流成本,保证蚁群在搜索路径时快速收敛。 相似文献
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本文在建立有时间窗车辆路径问题数学模型的基础上,构造了求解该问题的启发式算法--遗传算法,并进行了实例计算.模拟结果表明,利用遗传算法进行求解有时间窗车辆路径问题,可以方便有效地求得问题近似最优解. 相似文献
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介绍了一种求解复杂组合优化问题的新型的模拟进化算法——蚁群算法。阐述了该算法的基本原理、模型以及实现过程,并且介绍了蚁群算法在TSP问题、二次分配问题、车间作业调度问题、大规模集成电路综合布线以及车辆路径问题等组合优化问题中的应用思路。 相似文献
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物流配送路径优化是近年来物流领域的重点研究问题.本文针对传统Dijkstra算法在处理结点数较多的应用时存在计算时间和存储空间较大的问题,提出了一种基于改进的蚁群算法的物流配送路径优化算法,构建了物流配送的优化模型,阐述了改进的蚁群算法在物流配送路径优化中的实现.实验结果表明,本算法在物流配送路径优化中是行之有效的. 相似文献
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针对基本蚁群算法存在收敛速度慢,易陷于局部最优解等缺点,提出了一种求解旅行商（TSP）问题的改进的自适应蚁群算法。 相似文献
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本文针对一维、二维多选择整数背包问题的教学模型,采用动态规划和蚁群算法对其进行求解,并对蚁群算法作了适当的改进.随机数据实验表明,随着问题规模的扩大,动态规划算法的计算复杂度将急剧增大,造成求解困难,而基本蚁群算法及改进蚁群算法能够快速有效地求得问题近优解,且改进蚁群算法解的质量比原算法平均提高了2.8%. 相似文献
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蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发式算法但是开始的时候信息素缺乏,收敛速度慢一直是蚁群算法的不足。针对该问题,提出加权蚁群算法,它利用传统蚁群算法最优路径的特点,对每个城市分别加权,然后从比较离散的点开始进行寻优。节省了在不可能构成最优路径上的计算时间,提高了运算速度。计算机仿真结果表明,该文算法改进了标准蚁群算法的效率和计算结果的质量。 相似文献
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蚁群算法是一种新型高效的启发式优化算法,在解决优化组合问题特别是TSP求解问题上具有很高效率.本文在分析了蚁群算法的基本原理和工作机制的基础上,从信息素的更新改进实现对节点重复率的控制,并通过仿真实验实现相关参数的最优选择.实验证明,改进算法可以有效地减少蚂蚁行走的盲目性,提高了蚁群算法在迭代过程中更新TSP最优解的能力. 相似文献
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针对多目标车辆路径问题,研究了车载量、配送里程、混合时间窗等限制约束条件下,以最小配送费用和最少配送车辆数为目标建立多目标数学模型。在分析智能水滴算法求解类似离散问题时存在的局限性基础上,运用多种方式对其进行改进,并引入遗传算法选择、交叉及重组算子提高其性能,构建出两种改进智能水滴遗传混合算法,运用Solomon标准测试算例和实际算例进行验证。比较结果显示,改进后的混合算法能够有效解决离散问题,在持续寻优能力上较传统智能水滴算法和遗传算法更优；并且竞争选择改进智能水滴遗传混合算法求解算例效果最优。 相似文献
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建立了有时间窗口的车辆路径问题多目标优化模型,提出了一种基于聚类的混合多目标优化遗传算法。该算法采用并列选择方法,用擂台赛法则构造非支配集,并用聚类方法缩小非支配集,避免了求解非凸解的困难,提高了遗传算法搜索速度及避免了＂早熟＂等不足。实验结果表明,该算法为解决车辆数不确定的时间窗车辆路径问题提供了一个较为有效的求解方法。 相似文献
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人工蚁群算法是受到蚂蚁在觅食过程中能发现蚁巢到食物的最短路径这种搜索机制的启发而发展起来的一种群体智能算法、蚁群算汝在求解一系列困难的组合优化问题上取得成效,成为解决TSP,VRP,QAP,JSP等典型问题的一种新型的强有力算法.本文对蚁群算法的起源和发展历史、算法理论研究的主要内容和方法以及应用等进行了系统的论述. 相似文献
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在电子商务蓬勃发展的大环境下,物流行业已经成为推动我国经济发展的重要力量,人们对物流配送的要求也越来越高,如何科学合理地规划配送车辆的路线,实现高效率、低成本是当前学者们研究的重点。物流配送遍及生产生活的方方面面,面对日益复杂的道路环境,随着信息化水平的提升,这使得用智能计算推动物流配送模式革新有着重要意义。本文通过科学合理的方法对复杂的车辆路径问题(VRP)的衍生问题,即带时间窗的车辆路径问题和同时取送货的车辆路径问题(VRPSPDTW)进行求解,主要通过对现有的鲸鱼优化算法进行研究,针对鲸鱼算法求解问题后期种群多样性缺失的问题,引入新的收敛因子、自适应权重和Metropolis准则对其进行补足,将其应用至实际问题中,验证其可行性。 相似文献