改进节约蚁群算法求解物流配送车辆路径问题

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改进节约蚁群算法求解物流配送车辆路径问题

李聚, 张葛祥, 程吉祥

文章导航 > 交通信息与安全 > 2013 > 31(3): 103-107

李聚, 张葛祥, 程吉祥. 改进节约蚁群算法求解物流配送车辆路径问题[J]. 交通信息与安全, 2013, 31(3): 103-107. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.03.022

引用本文:

李聚, 张葛祥, 程吉祥. 改进节约蚁群算法求解物流配送车辆路径问题[J]. 交通信息与安全, 2013, 31(3): 103-107. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.03.022

LI Ju, ZHang Gexiang, CHENG Jixiang. Improved Saving-based Ant System for Vehicle Routing Problems[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2013, 31(3): 103-107. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.03.022

Citation:

LI Ju, ZHang Gexiang, CHENG Jixiang. Improved Saving-based Ant System for Vehicle Routing Problems[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2013, 31(3): 103-107. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.03.022

李聚, 张葛祥, 程吉祥. 改进节约蚁群算法求解物流配送车辆路径问题[J]. 交通信息与安全, 2013, 31(3): 103-107. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.03.022

引用本文:

李聚, 张葛祥, 程吉祥. 改进节约蚁群算法求解物流配送车辆路径问题[J]. 交通信息与安全, 2013, 31(3): 103-107. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.03.022

LI Ju, ZHang Gexiang, CHENG Jixiang. Improved Saving-based Ant System for Vehicle Routing Problems[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2013, 31(3): 103-107. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.03.022

Citation:

LI Ju, ZHang Gexiang, CHENG Jixiang. Improved Saving-based Ant System for Vehicle Routing Problems[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2013, 31(3): 103-107. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.03.022

改进节约蚁群算法求解物流配送车辆路径问题

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.03.022

西南交通大学电气工程学院成都610031
西南交通大学电气工程学院成都610031
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配套项目

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中图分类号: TP301.6
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出版历程
- 刊出日期: 2013-06-28

Improved Saving-based Ant System for Vehicle Routing Problems

摘要: 针对节约蚁群算法在求解车辆路径问题易陷入局部极值的不足,提出一种基于连接表扰动策略和吸引力因子局部搜索的改进节约蚁群算法.该算法在陷入局部最优后,引入连接表扰动策略以帮助算法跳出局部最优,该策略在每只蚂蚁进行解构建之前,随机禁忌若干条吸引力因子较大的边以增加算法的勘探能力;同时采用吸引力因子局部搜索优化每只蚂蚁的解,该局部搜索利用吸引力因子引导局部搜索.实验结果表明,改进节约蚁群算法求解车辆路径问题时优于原有节约蚁群算法以及多种已有算法.
- 车辆路径问题 /
- 节约蚁群算法 /
- 连接表扰动策略 /
- 吸引力因子局部搜索
- vehicle routing problem /
- saving-based ant system algorithm /
- connection list perturbation strategy /
- attractiveness local search

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