自适应和最大最小蚁群算法的物流车辆路径优化比较

针对物流车辆路径优化问题,考虑到基本蚁群算法有收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,采用了自适应蚁群算法和最大最小蚁群算法进行车辆路径优化,分析、比较了这两种算法的不同并在Matlab上做了仿真。仿真实验结果显示自适应蚁群算法在收敛速度和寻找最短路径上都略逊于最大最小蚁群算法,最大最小蚁群算法在物流车辆路径优化上优于适应蚁群算法。     

智能交通系统中车辆路径优化问题的研究

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。     

基于蚁群算法的速冻蔬菜配送路径优化研究

以安徽某公司速冻蔬菜为例,介绍了基于蚁群算法的冷链物流配送路径优化问题的研究。通过对安徽某公司配送速冻蔬菜的现状与不足、车辆路径问题及求解算法的特点、蚁群算法模型的建立与应用等进行详细分析,建立了基于蚁群算法的冷链物流配送路径优化研究模型,使其在销售速冻蔬菜时能够达成配送路径更短、配送时间更少、配送成本更低、客户满意度更高的目标。     

模拟退火蚁群算法在VRP问题上的应用

车辆路径问题是物流系统优化的核心问题,在满足相关需求的情况下需要达到路径最短、成本最低等目的。文章提出一种模拟退火算法和蚁群算法的组合,通过改进蚁群算法相关参数、采用邻域算法对解进行二次搜索,从而改变解的质量并进行优选,以实现在满足相关约束条件下达到路径最短的优化。将该组合算法与基本蚁群算法、改进型的蚁群算法及VRP官网算例进行比较,实验结果表明,该组合算法在时间上和准确度上都有较大的提升,具有较好的应用价值。     

基于蚁群算法的图书物流中心配送路径规划

以图书物流中心车辆路径规划问题为研究对象,结合图书配送多品种小批量的特点,以配送路线最短为目标,在考虑车辆容量限制的条件下,建立基于零担运输策略的图书物流中心车辆路径规划模型;针对传统路径规划问题研究的不足,运用GPS导航系统重新定义了配送距离.用蚁群算法对所建模型进行求解与仿真,并结合实际案例给出优化结果,验证了模型及算法的有效性.     

基于云计算的蚁群算法求解城市路网最短路径

为了解决在求解城市路网最短路径时遇到的数据量大的问题,提出了基于云计算的蚁群算法。该算法结合了模拟退火算法,在弥补蚁群算法缺点的同时,与MPI并行蚁群算法相比,随着节点数的增加运行速度明显加快。     

基于MMAS算法的计量检定中心仓储堆垛机拣选路径优化

针对省级电网计量检定中心的自动化立体仓库,研究了堆垛机拣选路径优化问题.根据检定中心运作的实际情况,分析自动化立体仓库拣选的工作特点,构建含装箱约束条件的堆垛机拣选作业路径最短的数学模型,分别采用基本蚁群算法和最大最小蚁群算法进行求解.利用最大最小蚁群算法的信息素初始化机制,可有效克服基本蚁群算法过早陷入停滞状态而出现局部极值的问题,对于求解自动化立体仓库拣选路径优化问题具有很好的效果.Matlab仿真结果表明,与基本蚁群算法相比,最大最小蚁群算法所求得的解性能更优,能有效提高自动化仓库拣选作业的工作效率.     

改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用

机器人路径规划是机器人技术研究中的一项关键技术。针对蚁群算法在求解机器人路径规划中准确性不高以及求解时间长的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的机器人路径规划方法,采用栅格法构建了相应的数学模型。为了提高蚁群算法的全局搜索能力,防止算法早熟收敛,在状态转移规则中引入了随机策略;同时引入了基于狼群分配的策略来更新启发式信息,这样可以进一步提高算法的收敛速度。实验结果表明,改进的蚁群算法具有更强的全局寻优能力,求解时间更短,它可以有效地求解机器人路径规划问题。     

一类带时间窗动态车辆路径优化

基于事件驱动,采用快照记录车辆即时信息,建立物流配送动态车辆路径问题的数学模型.通过改进信息素的更新策略来改进蚁群算法,并采用改进蚁群算法对建立的模型进行仿真求解.结果表明,所建立的模型和改进的算法,对物流配送动态车辆路径有较好的优化.     

基于改进蚁群算法的动态多路径诱导系统研究

传统的动态路径诱导系统只能向出行者提供唯一一条最优路径,可能引起出行者的集聚反应,进而导致拥挤漂移问题的出现.本文提出了一种基于改进蚁群算法求解最短路径的方法,实现了动态路径诱导系统中最短路径的搜索.改进蚁群算法对信息素和启发信息进行标准化,消除量纲和取值范围的影响,引入方向函数作为新的启发式因子,使算法的收敛速度得到提高.仿真实验表明该方法收敛速度比较快,搜索结果比较合理、有效,能够满足动态路径诱导的实时性和快速性要求.     

WDM网络路由计算中的平衡最短路算法

对波分复用(WDM,wavelength division multiplexing)网络中的波长路由分配问题进行了深入的研究,提出了路由预计算部分的平衡最短路(BSP,balanced shortest path)算法。这种算法可以在路由预计算的过程中考虑业务的均衡,而且时间复杂度较低。在不同的网络拓扑结构上对多种波长路由算法进行了仿真,仿真结果说明BSP可以有效地改善网络性能。     

基于改进蚁群算法在最短路径搜索中的应用

论述了应用蚁群算法来求解最短路径问题,并对算法的状态转移规则、信息素轨迹更新策略进行改进,避免了算法过早陷入局部最优,并能较快地收敛到全局最优解。应用结果表明,该方法能有效解决最短路径搜索问题。     

前N条最短路径问题的算法及应用

现有最短路径问题指的是狭义最短路径问题，针对该问题而设计的算法只能求得最短的一条路径。前N条最短路径拓宽了最短路径问题的内涵（即不仅要求得最短路径，还要求得次短、再次短…第N短路径），是广义最短路径问题，在图论理论基础上分析问题之后，设计了一个递归调用Dijkstra算法的新算法，该算法可以求取前N条最短路径，而且时间、空间复杂度都为多项式阶。该算法已经成功应用于一个交通咨询系统中，自然满足实时应用需要。     

基于空间方向关系的城市交通事故救援最佳路径算法

城市交通事故救援的最基本问题就是对出行路径的选择,其本质也就是最短路径的选择。本文通过对经典最短路径的算法进行分析与对比,总结了其各自的优缺点;介绍了空间方向关系的特性,利用方向关系在查询上具有的约束性,研究了基于空间方向关系的最短路径算法,这种算法克服了传统算法Dijkst-ra的盲目搜索,提高了最短路径算法的效率,并验证了此算法的有效性。     

三维最短路径算法在山间修路问题中的应用

针对交通工程中山间修路问题,建立了三维最短路径模型,并将三维最短路径问题转化为图论最短路径问题,提出了一种三维最短路径算法。结果表明,三维最短路径算法可有效地解决山间修路中出现的问题。     

具有多条最短路径的最短路问题

尽管Dijkstra算法是解决正权单源点最短路问题公认的最好算法,但它仅能求得从源点到指定点的一条最短路径,为了给出从源点到指定点的所有最短路径,通过改进临时标号过程,得到了修正的Dijkstra算法.修正后的算法得到的不再是最短路径树,而是最短路径图.相对于原算法,修正后的算法不仅更加简便,而且应用Yen算法能够按照边数由少到多的顺序罗列出所有的最短路径.     

A coarse-grained differentiated routing algorithm in multi-protocol label switching traffic engineering

A new coarse-grained differentiated least interference routing algorithm (CDLI) with DiffServ-Aware was presented. This algorithm is composed of off-line and on-line stages, taking into account both real-time traffic and best-effort traffic. Off-line stage is to determine the shortest path set disjointed path (DP) database for real-time traffic, and to identify link critical value by traffic profile information of real-time traffic and DP database. On-line stage is at first to select route in the DP database for real-time traffic, if there is no path to meet the needs, the dynamic routing will be operated. On-line routing algorithm chooses the relatively short path for real-time traffic to meet their bandwidth requirements, and for best-effort traffic it chooses a lighter load path. The simulation results show that compared with the dynamic online routing algorithm (DORA) and constrained shortest path first (CSPF) algorithm, the new algorithm can significantly improve network throughput and reduce the average path length of real-time traffic. This guarantees quality of service (QoS) of real-time traffic while improving the utilization of network resources.     

运费无差异的多品种流交通网络最小费用算法

为了解决交通网络应用中多品种流问题,对运送费用无差异的多品种流交通网络进行分析,在借鉴连续最短路算法和Ford-Fulkerson算法基础上,构造了复合参数和复合指标．基于设定的复合参数、复合指标以及相应的计算规则,构建了多品种流交通网络最小费用流分配算法,通过算例验证了算法的可行性．运费无差异的多品种流交通网络最小费用算法为解决交通运输领域普遍存在的运送费用无差异的多品种流最小费用流问题提供了应用基础．     

经典Bellman-Ford算法的改进及其实验评估

针对以高效求解有边数限制的最短路问题,对经典Bellman-Ford算法进行了改进．借鉴划分算法的思想,通过减少距离标号的数目,得到了两个改进算法．既然已有的改进算法均不能解决有边数限制的最短路问题,因而本算法是经典Bellman-Ford算法的全新改进．相对于经典Bellman-Ford算法,改进后的算法不仅可有效地节省存储空间, 而且实验表明能显著地提高计算效率．     

一种基于预测信息的时间依赖网络路径规划算法

对时间依赖路网最短路径规划算法的研究是车辆动态导航技术领域研究的热点之一。针对最小时间规划算法存在的不足,在研究SPFA（ShortestPathFasterAlgorithm）静态规划算法的基础上,结合两种算法的优点,提出了一种改进的基于路况预测信息的最小时间路径规划算法,并通过实例进行了验证。结果表明,新算法能够提供实时、高效、预测性强的规划路径,在城市交通中能较好满足用户需求。