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交叉变异蚁群算法在VRP问题中的应用研究
引用本文:张锦,李伟,费腾.交叉变异蚁群算法在VRP问题中的应用研究[J].计算机工程与应用,2009,45(34):201-203.
作者姓名:张锦  李伟  费腾
作者单位:1.太原理工大学 信息工程学院,太原 030024 2.山西医科大学第一附属医院 设备处,太原 030023
基金项目:山西省科技攻关计划,山西省软科学研究项目 
摘    要:提出一种改进的蚁群算法,新算法利用遗传算法对蚁群算法的参数进行优化,然后利用新的蚁群算法求解基本的车辆路径问题。改进的蚁群算法具有全局搜索能力强的特点,仿真结果表明,新算法的优化质量和效率都优于传统蚁群算法。

关 键 词:蚁群算法  遗传算法  车辆路径问题  路径优化
收稿时间:2008-12-10
修稿时间:2009-2-23  

Application research of VRP based on cross mutation ant colony algorithm
ZHANG Jin,LI Wei,FEI Teng.Application research of VRP based on cross mutation ant colony algorithm[J].Computer Engineering and Applications,2009,45(34):201-203.
Authors:ZHANG Jin  LI Wei  FEI Teng
Affiliation:1.College of Information Engineering,Taiyuan University of Technoloy,Taiyuan 030024,China 2.Office of Equipment,First Hospital of Shanxi University of Medicine,Taiyuan 030023,China
Abstract:An improved and colony algorithm is proposed.Genetic algorithm is utilized to optimize the parameters of ant colony algorithm.The improved algorithm is used to solve the optimization routing of the basic VRP.The algorithm possesses some characteristics such as strong total researching ability.The experimental results show that the improved ant colony algorithm possesses better optimization quantity and effect than the traditional ant colony algorithm.
Keywords:ant colony algorithm  genetic algorithm  vehicle routing problem  routing optimization
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