基于改进蚁群算法的物流配送路径优化

随着社会的不断进步,配送车辆最短路径优化问题已广泛应用于交通运输、网络购物、物流配送等与生产生活息息相关的问题,然而配送车辆路径优化的计算比较复杂.文中建立在带约束条件的多车辆物流配送问题模型的基础上,运用改进的蚁群算法解决物流配送过程中的路径选择问题.通过对信息索的全局和局部更新规则进行改进,和传统的最值蚁群算法进行比较,算法的收敛速度和全局搜索能力得到提高.文中最后成功将改进后的蚁群算法应用于多车辆物流调度路径优化问题.结果表明该优化算法性能受优.     

蚁群算法在物流配送路径优化中的研究

研究物流配送路径优化问题,提高物流服务质量.针对快速准确送货,传统方法在物流配送路径优化过程,存在搜索时间长,得不到全局最优解,导致物流配送效率低的难题.为了提高物流配送路径优化效率,提出一种蚁群算法的物流配送路径优化算法.该算法首先建立优化物流配送路径的数学模型,然后采用蚁群算法对数学模型进行求解.仿真结果表明,蚁群算法具有较强的全局寻优能力,搜索速快,能够在最短时间找到流配送路径的最优解,是解决物流配送路径优化问题的有效算法.     

基于混合蚁群算法的物流配送路径优化

基本蚁群算法在优化过程中存在搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点.研究构造了一种基于蚁群算法的混合算法,利用蚁群算法首先求出问题的基本可行解,采用遗传变异中的单亲逆转算子进行再次优化,求得问题最优解.对物流配送路径优化的仿真试验表明,相对于基本蚁群算法和遗传算法,混合算法的优化质量和效率更优.     

基于Spark的蚁群算法在物流配送路径优化问题中的应用研究

为优化物流配送路径、降低物流成本,提出利用基于Spark的蚁群算法求解物流配送最优路径。充分利用Spark提供的基于内存的RDD,将蚁群封装成RDD,经过一系列的RDD转换操作,从而实现蚁群在云计算集群中分布式地并行构建可行解的过程。实验表明,该算法大幅降低运行时间和计算成本,提高了蚁群算法搜索最优物流配送路径的效率。     

物流配送车辆路径优化问题的仿真研究

研究物流配送车辆路径优化问题,由于物流行业要求货物及时配送,又要降低物流运输成本.物流配送车辆路径选择是重点解决的问题,传统优化方法搜索时间长,难以找到最优路径,造成物流配送成本高.为了降低物流配送成本,提高车辆路径优化效率,提出一种蚁群算法的物流配送车辆路径优化算法.首先对物流配送车辆路径问题进行分析,然后建立相应的数学模型,最后采用蚁群算法对车辆路径问题的数学模型进行求解.通过具体实例对算法进行实验,实验结果表明,蚁群算法提高寻优效果,找到的物流配送车辆路径的最优解短于其它算法,降低物流配送成本,并为物流配送车辆路径选择提供了一种有效算法.     

基于改进蚁群算法物流配送路径优化的研究

针对物流配送路径优化问题的特点,提出利用蚁群算法建立数学模型,并对蚁群算法进行了改进。通过局部优化的处理,加快了改进后算法的收敛速度,并提高了全局搜索能力;对信息素的更新方式加以改进,进而提高了蚁群算法的自适应性,使得算法在执行过程中可以根据收敛和进展情况,相应地调整信息残留程度,从而进一步提高收敛速度或全局搜索能力。通过实例计算验证,使用改进后的蚁群算法优化物流配送路径,能够快速并有效地求得问题的最优解。     

两阶段式的物流配送路径优化方法

根据组合优化理论,充分利用遗传算法、蚁群算法的优化点,提出了一种两阶段式的物流配送路径优化方法(GA-ACO)。利用遗传算法迅速找到物流配送路径优化问题的初始解,初始解生成蚁群算法的初始信息素分布,通过蚁群算法找到物流配送路径的最优方案。采用实例对GA-ACO的性能进行测试,测试结果表明,GA-ACO可以获得较好的物流配送路径优化方案,是一种高效率、鲁棒性好的物流配送路径优化问题求解方法。     

物流配送车辆路径问题的优化研究

物流中的车辆路径问题(VRP)是目前组合优化领域的研究热点问题,VRP为NP-hard问题。本文在对VRP分析的基础上,建立数学模型,提出了一种适合求解该问题的蚁群遗传融合优化算法。提出的优化算法首先采用蚁群算法在局部阶段产生最好解,然后利用遗传算法的优良基因在全局阶段对优化解进一步优化,以获取最好路径解。实验结果表明,提出的融合算法能高效解决VRP问题,且优化效果比单算法好。     

基于改进蚁群算法的物流配送路径问题研究

针对蚁群算法求解物流配送路径问题易陷入早熟、停滞、局部最优的缺点,提出了混沌、变异与最大最小蚂蚁算法相融合的改进蚁群算法。在仿真实验中,分别采用最大最小蚂蚁算法、加入混沌的最大最小蚂蚁算法、加入变异的最大最小蚂蚁算法、加入混沌和变异的最大最小蚂蚁算法对物流配送路径问题进行求解。实验结果表明,加入混沌和变异的最大最小蚂蚁算法能够有效提高蚁群算法的全局寻优能力,对物流配送路径问题的求解能够得出比较好的结果。     

改进的蚁群算法在优化物流配送管理系统中的应用

基于企业物流配送管理系统的优化研究,文章改进了蚁群算法,并根据改进的蚁群算法,建立蚁群算法模型,提出配送算法,应用到物流配送管理系统中,以提高企业物流配送中心的配送能力,降低成本,最大化地合理利用现有资源。试验计算结果表明,改进的算法具有较好的寻优能力,收敛速度快,是解决物流配送管理路径优化问题的有效算法之一。     

一种基于蚁群算法的物流配送VRP 解决方案

物流配送是目前物流发展的新趋势,在物流配送中,配送路径规划对于顾客的满意度以及经营总成本有相当大的影响。通过应用蚁群算法,实现了物流配送VRP的优化过程,建立的算法能在短时间内找到最佳车辆数及对应的最佳配送路径。通过数据测试,发现该算法收敛性较好,在较高服务水平的基础上,明显降低了配送成本。     

蚁群算法物流配送中心选址优化仿真研究

研究物流配送选址优化调度问题。为了有效节约车辆运输成本,应选择最优路径。城市车辆调度路径选择,存在路网复杂性,参数设置较多,传统的调度算法存在计算复杂度高,不利于实际应用。为解决优化选址问题,提出了一种改进的蚁群优化物流配送选址方法。算法把求得的解首先分解为解对,然后通过改进的蚁群优化算法将解对从不确定性转变成确定性问题,可以大大的降低求解过程。通过仿真表明,提出的优化算法不但降低了计算的复杂度,优化了选址模型,而且为解决物流选址问题提供了新的有效途径。     

基于改进蚁群算法的WSN路径优化

针对无线传感器网络(WSN)路径优化问题,提出一种改进蚁群算法的WSN路径优化方法,结合遗传算法和蚁群算法的优点,在蚁群算法中引入遗传算法选择、交叉和变异算子,提高算法收敛和全局寻优能力。仿真对比实验结果表明,改进蚁群算法提高了WSN路径优化效率和成功率,有效延长了WSN的生命周期,改善了网络整体性能。     

基于消除交叉点的蚁群算法锡焊机器人路径优化

针对基本蚁群算法在锡焊机器人路径优化存在交叉点的不足,提出了一种自动消除焊接路径中交叉点的算法,将其与蚁群算法融合,通过增加消除交叉环节,可以得到更优的焊接路径,减少焊接电路板的时间消耗。还针对消除交叉会增加时间代价这一不足,对消除交叉点算法与蚁群算法融合的方式进行分析研究,得出时间代价较小,优化结果较好的融合方式。通过200个焊点的仿真结果表明该算法有较好的效果。     

基于改进遗传算法的物流配送路径优化研究

通过对物流车辆配送过程的研究分析,建立了不带时间窗约束的物流车辆配送路径优化模型。针对普通遗传算法早熟和易陷入局部最优的缺点,通过引入小生境技术对遗传算法进行了改进。其中,选择操作采用了最优个体保留和轮盘赌结合的策略,交叉操作采用最优路径子路径保留策略;变异算子保证个体逐代进化。个体交叉前的配对选择以及交叉完毕后的调整都引入了小生境选择机制。这些方法大大增强了种群的多样性和全局寻优能力,加速了算法的收敛。最后通过实例验证了算法的可行性、实用性和高效性。     

改进蚁群算法在配货发送方面的研究

蚁群算法是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法,由于蚁群算法的多样性和反馈性会有可能过早的收敛于局部最优解,这样得到的最优解精度不高,该文改进了这一点,取开始的各条路径信息量为最大,让每条路径都有遍历,从而得到准确的最优解而不是局部最优解。对准确性方面进行了比较,得出改进后的算法是确实可行的。     

基于GPS/INS的无人机物流配送路径识别与控制

当前无人机物流配送路径识别方法识别精准度差,控制效果难以达到人们满意的效果。为了解决上述问题,基于GPS/INS技术研究了一种新的无人机物流配送路径识别与控制方法,对无人机物流配送轨迹进行识别,分别识别了无人机横滚运动轨迹、航向运动轨迹和俯仰运动轨迹,基于GPS/INS技术设计了无人机物流配送导航控制方法,给出了导航控制程序。实验结果表明,基于GPS/INS的无人机物流配送路径识别与控制方法能够有效提高UAV速度与加速度,增强识别精度,无人机飞行高度的控制精准度相比较于传统方法提高了11.25%。     

智能算法在机器人路径规划中的应用研究

移动机器人技术研究中的一个重要领域是路径规划技术。综述了智能算法在移动机器人路径规划技术中的发展现状,指出了各种方法的优点与不足。最后对移动机器人路径规划技术的发展趋势进行了展望。     

动态调整路径选择的蚁群优化算法

针对蚁群算法收敛速度慢和存在停滞现象的缺点,提出对比度增强的路径选择规则以增强其全局搜索能力,选择规则加强了对反馈信息的利用,能加快算法的收敛速度,通过信息熵来动态控制对比度增强的方向,在避免算法停滞的同时加快了算法的收敛速度。将改进后的蚁群优化算法与传统的蚁群优化算法进行比较,仿真实验结果表明,改进算法具有较好的稳定性和全局优化性能,且收敛速度较快。     

改进蚁群算法在配货发送方面的研究

蚁群算法是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法,由于蚁群算法的多样性和反馈性会有可能过早的收敛于局部最优解,这样得到的最优解精度不高,该文改进了这一点,取开始的各条路径信息量为最大,让每条路径都有遍历,从而得到准确的最优解而不是局部最优解。对准确性方面进行了比较,得出改进后的算法是确实可行的。