混合最大最小蚁群算法在VRPTW中的应用

为解决有时间窗车辆路径问题,采用两个最大最小蚁群系统,一个蚁群最小化车辆数量,另一个蚁群最小化旅行距离。通过分析有时间窗车辆路径问题和旅行商问题的区别,改进了最大最小蚁群算法中状态转移策略,并增加与可用车辆相同数量的虚拟仓库,使这两个蚁群使用独立的信息素但通过分享全局最优解来协作,算法还结合了2-opt局部搜索,从而减少了算法的计算时间并避免过早收敛。仿真实验结果表明,该算法性能优良,能有效地求解有时间窗车辆路径问题。     

蚁群算法在物流配送中的应用研究

本文通过单个蚁群算法和多个蚁群算法来分析它们在求解车辆路径问题上的区别。首先介绍了关于物流配送的车辆路径问题、带有时间窗的车辆路径问题以及蚁群算法的相关知识,然后分析蚁群算法在求解VRP问题的过程,最后通过模拟实验分析单个蚁群算法和多个蚁群算法在求解不同顾客数目的车辆路径问题的区别。得出多个蚁群算法相比较与单个蚁群算法在求解大型问题更具有优势性。     

多时间窗车辆路径问题的混合蚁群算法

研究了多时间窗车辆路径问题,建立了多时间窗车辆路径问题的数学模型,并基于蚁群算法设计了一种混合蚁群算法对问题进行了求解。该算法首先利用基本蚁群算法求解,然后采用2-opt算法和元胞自动算法对结果进行优化,同时加入变异算子。实验结果表明该算法可以有效地求解多时间窗车辆路径问题。     

改进蚁群算法求解有时间窗的物流配送路径问题

物流配送车辆路径优化问题已被证明是一个NP难题,很难得到最优解。应用蚁群算法对带时间窗的物流车辆路径优化问题进行了算法设计,建立了车辆路径优化问题的蚁群算法数学模型及解决方案。通过对蚁群算法的分析,提出了改进的蚁群算法,并结合实例对该算法进行测试和分析,检验其有效性,结果表明了改进蚁群算法的可行性,符合实际的需要。     

求解车辆路径问题的混合蚂蚁系统

研究车辆路径问题在物流配送系统中具有十分的重要意义。带时间窗车辆路径问题是每个客户的配送都有一个时间间隔限制的一类车辆路径问题。结合最大一最小蚂蚁系统、蚁群系统和最优一最差蚂蚁系统,提出求解带时间窗车辆路径问题的混合蚂蚁系统。实验结果表明：HAS能够有效地解决客户聚簇分布的带时间窗车辆路径问题。     

带时间窗的多车场车辆路径优化的粒子群算法

带时间窗的多车场车辆路径问题在基本车辆路径问题的基础上增加了“多车场”与“时间窗”两个约束条件,是一个典型的NP难解问题。将粒子群算法应用于带时间窗的多车场车辆路径优化问题,构造了一种适用于求解车辆路径问题的粒子编码方法,建立了相应的数学模型,在此基础上设计了相应的算法。算例通过和遗传算法、蚁群算法进行比较,证明了其搜索速度和寻优能力的优越性。     

不确定需求下快递配送网络鲁棒优化

“双十一”期间,分拨中心“爆仓”现象表明：确定需求下的车辆路径不适合解决需求激增的配送问题。以需求确定模型为基础,构建基于情景集的鲁棒优化研究模型,并根据变化的快件数量,重新分配客户服务时间;通过计算每条路径的旅行时间,在满足时间窗的基础上,实现对自有车辆的最大利用。改进蚁群算法利用Matlab求解,分析发现：优先考虑运输时效所产生的成本与成本最优值存在较小差距,但总旅行时间优势明显;公司规模与业务量和总成本之间存在相关性,业务量增加并不会引起利润快速增长。     

基于改进蚁群算法的有时间窗车辆路径优化研究

针对有时间窗的车辆路径优化问题．通过对蚁群算法的分析,设定信息素轨迹强度上下限,改进转移概率、信息素的更新方式,以提高算法的收敛速度和全局搜索能力。经过多次实验和计算．证明用改进的蚁群算法能有效地解决有时间窗的车辆路径优化问题。     

VRPSTW的混合改进蚁群优化算法*

软时间窗车辆路径问题（VRPSTW）是VRP的一种重要扩展类型,定义了其惩罚函数并建立数学模型。设计用于求解该问题的混合改进型蚁群算法并求解标准数据库中的紧时间窗实例。经过大量数据测试,获得了较好的效果,并验证了蚁群算法用于求解软时间窗车辆路径问题的成功实现。     

时间依赖型车辆路径问题的一种改进蚁群算法

时间依赖型车辆路径规划问题(TDVRP),是研究路段行程时间随出发时刻变化的路网环境下的车辆路径优化.传统车辆路径问题(VRP)已被证明是NP-hard问题,因此,考虑交通状况时变特征的TDVRP问题求解更为困难.本文设计了一种TDVRP问题的改进蚁群算法,采用基于最小成本的最邻近法(NNC算法)生成蚁群算法的初始可行解,通过局部搜索操作提高可行解的质量,采用最大--最小蚂蚁系统信息素更新策略.测试结果表明,与最邻近算法和遗传算法相比,改进蚁群算法具有更高的效率,能够得到更优的结果;对于大规模TDVRP问题,改进蚁群算法也表现出良好的性能,即使客户节点数量达到1000,算法的优化时间依然在可接受的范围内.