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1.
随着物流行业的发展。物流配送成本成为人们关注的问题。为了进一步降低日益复杂的物流配送成本．该文将一种改进的蚁群算法应用于物流配送车辆路径优化问题中,设计了求解物流配送路径优化问题的改进蚁群算法,并应用实例加以仿真计算,实验仿真证明了该改进蚁带算法的有效性。 相似文献
2.
席先杰 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2011,11(6):30-31,35
车辆路径问题(VRP)是一类物流配送领域具有广泛应用的组合优化问题,属于NP难题。一种改进的蚁群优化算法可以用于求解VRP。实验结果表明,采用蚁群优化算法能有效求解VRP问题。 相似文献
3.
车辆行驶路径优化问题是智能安全交通网络的重要组成部分。针对传统车辆路径求解搜索时间过长、得不到最优解、求解质量不高的现况,在研究一般物流配送路径问题处理方法和数学模型的基础上,提出了一种改进的蚁群算法求解问题以提高构建路径的速度和质量,在限量车辆路径问题（CapacitatedVehicleRoutingProblem,CVRP）中用改进的蚁群算法来优化求解车物流的配送路径。通过MATLAB仿真结果表明,蚁群算法搜索速度相对较快,具有良好的全局求优能力,收敛结果表明可以准确求出最优路径,相比传统方案,优化后解的质量得到了提高,速度提高了80%左右,是一种可行性较高的求解物流配送路径优化问题的有效算法。 相似文献
4.
方文超 《锦州师范学院学报(哲学社会科学版)》2014,(6):74-77
物流配送是物流管理的重要环节,物流配送关系到物流活动的正常开展,因此,物流配送优化成为学术界和企业界的研究热点。而传统蚁群算法由于存在着缺点,所以采用一种改进蚁群算法以改善传统算法的不足。基于改进蚁群算法,构建物流配送模型,求解最优解。通过算例,求得最优解,实现目标函数最小化。结论表明：改进蚁群算法是求解物流配送优化问题的有效方法。 相似文献
5.
唐年庆 《绵阳师范学院学报》2008,27(5)
利用多Agent技术,描述了电子商务物流配送优化路径模型,并分析了此模型的工作原理。针对电子商务物流配送优化路径问题,对蚁群算法进行改进,提高其搜索能力和加快收敛速度。通过仿真,验证了此方法在电子商务物流配送优化路径求解中具有很好的可行性与有效性。 相似文献
6.
基于改进蚁群算法的物流配送路径问题研究 总被引：1，自引：0，他引：1
高大利 《泉州师范学院学报》2009,27(2):21-24
在蚁群算法中采用新的信息素更新方式,对中小规模的物流配送路径问题进行求解．实验证明,该改进算法具有较好的全局寻优能力,在中小规模的物流配送路径问题求解中,取得了比较理想的效果． 相似文献
7.
蚁群算法是求解物流配送最佳路径的有效仿生模拟方法,但存在早熟、停滞、局部最优等缺陷。文章从蚁群算法的数学本质出发,提出将单纯蚁群算法与爬山算法、混沌理论、K-均值聚类算法相结合等几种有效的改进策略,使得改进后的蚁群算法具有更多优越性。 相似文献
8.
9.
针对智能交通系统中的车辆路径优化问题,运用蚁群算法进行求解,并对状态转移概率公式的选择做出了调整,进一步对信息素挥发因子进行改进,从而改进了基本蚁群算法到一定阶段后容易陷入局部最优的缺点,提高了算法的运算速度.实例求解表明,改进蚁群算法在车辆路径优化问题中,可以快速有效地得到近似最优解. 相似文献
10.
吴慧君 《安阳师范学院学报》2021,(2):36-40
为了实现农产品物流配送车辆路径的合理优化,降低物流配送成本和提高消费者满意度,提出一种基于灰狼优化算法的多目标农产品物流配送车辆路径优化模型。选择物流配送成本最低和路径最短为目标函数,将灰狼位置编码为车辆编号和车辆路径顺序,通过灰狼优化算法实现多目标农产品物流配送车辆路径的最优规划。研究结果表明,与PSO和GA相比,在行驶里程和平均行驶成本方面,GWO的成本最低且行驶里程最少。 相似文献
11.
高大利 《泉州师范学院学报》2010,28(2):10-13
将最大最小蚂蚁算法与变异操作相融合,改进物流配送路径问题的求解,其算法首先采用最大最小蚂蚁算法产生较优解,然后使用变异操作对较优解进行优化.测试结果表明：该改进算法可以避免蚁群算法在搜索过程中陷入局部最优,有效地提高算法的全局寻优能力. 相似文献
12.
基于双层蚁群优化算法的城市物流配送路径规划 总被引：1，自引：0，他引：1
城市物流配送路径规划问题，是配送过程中最重要的问题之一，针对现有各种配送路径规划算法在求解复杂问题时的局限性，提出了基于双层蚁群优化算法的物流配送路径规划新算法，对带有约束条件的配送网络权重模型进行了高效求解．仿真结果验证了所设计算法的实用性和有效性． 相似文献
13.
求解带软时间窗多车场多车型车辆路径问题的一种改进蚁群算法(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
考虑实际生活中带多种扩展特征(如多车场、多车型、客户服务优先级、时间窗等)的车辆路径问题应用广泛,建立带软时间窗多车场多车型车辆路径问题的数学模型,并提出一种改进的蚁群优化算法(IACO)求解该模型.首先,根据就近原则将客户分组,并通过扫描算法构造初始路径;其次,通过引入遗传算子并自适应地调整交叉概率和变异概率来提高算法的全局收敛能力,且采用平滑机制来提高蚁群优化算法的性能;最后,采用3-opt策略来提高算法的局部搜索能力.将提出的算法应用在3个随机产生的实例中,仿真表明提出的IACO在收敛速度和解质量两方面都优于现有的3种算法,证明提出的算法是有效可行的,且提出的模型具有一定的实际意义. 相似文献
14.
路径规划是移动机器人运动控制中的关键问题。针对传统蚁群算法在机器人全局路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种改进型蚁群路径规划算法。首先,通过栅格法建立机器人运动环境模型,然后在传统蚁群算法基础上引入A*搜索算法的估价函数思想,改进蚁群算法的启发函数,增加目标节点与可选行进节点数对启发函数的影响。其次,在信息素更新公式中,通过引入Logistic增长函数对信息素挥发因子作自适应调整,提高算法速度与精度。最后,通过Matlab仿真实验证明,改进蚁群算法比传统算法在路径搜索速度和精度上都有较大提升。 相似文献
15.
根据停车场实际情况建立了停车场结构模型,引入了节点繁忙因子的概念,提出了带约束的最优路径数学模型,将车位引导问题转化为对网络中最优路径的求解,并对基本蚁群算法的启发函数、信息素更新规则进行改进,将改进后的算法用于停车场车位引导问题中最优路径的求解。最后通过仿真实验找出了最优车位及存取车路线,为进出停车场的车辆提供引导,提高了停车场的使用效率。 相似文献
16.
蚁群算法在求解车辆路径安排问题中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
蚁群算法是求解诸如车辆路径安排问题等组合优化问题的有效工具.本文在简要介绍蚁群算法和车辆路径安排问题的基础上,探讨了应用蚁群算法求解车辆路径安排问题时需要解决的问题,讨论了相应的解决方法和提高算法求解性能的方法. 相似文献
17.
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-最小蚁群算法相融合的混合蚁群算法,并与最大-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. 相似文献
18.
通过将连锁企业的实际物流配送网络描述为由配送中心和门店两类节点构成的完全无向图,建立0—1整数规划的物流配送路径优化模型。该模型属于一类改进的多车型车辆路径优化模型,是NP难问题,模型充分考虑到不同类型车辆启动费用的不同和所配送商品的多样性、车辆数限制等特性,与实际相吻合,具有很强的实际应用价值。为求解上述模型,设计禁忌搜索算法对模型进行求解,通过仿真实例计算取得了满意的结果。 相似文献
19.
通过对车辆路径问题的分析,建立车辆路径问题数学模型。针对遗传算法优化车辆路径问题易陷入局部最优解以及收敛速度慢等问题,引入基于动态小生境的协同进化模型。最后,将动态小生境协同进化算法应用于所建立的模型中。实验结果表明：动态小生境协同进化遗传算法可有效避免遗传算法的早熟现象,并在一定程度上提高优化车辆路径问题的求解效率。 相似文献
20.
蚁群算法作为解决TSP中组合优化问题方案,其搜索路径能力较其它算法优异,但传统蚁群算法的选取策略较随机,导致进化速度慢。为了优化传统蚁群算法速度较慢、过早收敛以致停滞现象,针对概率选取公式随机搜索下一节点,以延缓其收敛速度。对信息素调节公式进行更新以提高蚁群的搜索能力。实验结果表明,改进算法在最短路径、平均路径和搜索最短路径时间上较蚁群算法提高很大,改进的蚁群算法能有效提高算法的收敛速度和搜索能力。 相似文献