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.     

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。     

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.     

基于改进蚁群算法的物流配送路径求解

蚁群算法是受自然界中蚁群觅食行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群搜索食物过程中基于信息素的最短路径的搜索策略.以及蚁群算法在VRP问题中的应用,给出了用于求解物流配送路径问题的蚁群算法.并针对蚁群算法在求解过程容易陷入局部最优的情况,提出了算法改进的措施.     

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。     

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。     

基于改进蚁群算法的物流配送问题研究

对带时间窗的物流配送车辆路径优化调度问题进行了描述,给出了数学模型,在最大～最小蚁群算法的基础之上,提出了一种改进的蚁群算法,在物流配送路径优化问题初始解的构造、路径优化、转移规则、信息素更新方式、算法终止判断等进行了改进,并通过引入信息熵的概念,利用与算法运行过程有关的信息熵的值表示选择过程中的不确定性,来控制路径选择和局部随机变异扰动的概率,以实现算法的自适应调节,同时结合局部优化方法对解进行二次优化,通过这些改进,提高了算法的搜索效率,实验仿真整明了该改进算法的有效性.     

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。     

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。     

物流配送路径优化研究与设计

物流配送路径优化问题复杂度高,具有随机性,而且多用户配送路径的选择更为复杂,难以抉择。研究的对象是一个货物配送中心对应于多个客户点,为解决物流配送路径优化问题,采用蚁群算法进行路径优化,并对物流配送路径进行模拟。     

基于改进蚁群优化算法的分布式多播路由算法

蚁群优化算法在优化计算特别是在多播路由问题中得到了广泛应用,但在进行大规模优化时,蚁群算法与其它随机优化算法一样,存在着收敛速度慢易于限于局部最小点等缺点。为此,该文提出了一种新的改进蚁群算法。仿真实验表明,应用这种改进型蚁群算法于多播路由问题,可以得到比现有启发式算法更好的结果。     

基于改进的混沌蚁群算法的网络路由优化研究

在网络路由性能优化的研究中,针对蚁群算法易陷入早熟、停滞和寻优时间过长等缺点进行改进,给出了改进的混沌蚁群算法的网络路由优化方法。混沌运动具有随机性、遍历性和对初始条件的敏感性等特点,故可利用混沌初始化信息素来改善个体质量和混沌扰动来避免搜索陷入局部最优,同时由于蚁群算法中的信息素更新公式不能准确的区分解的优劣程度,故引入新的信息素更新公式,加强蚁群搜索时的正反馈性能,加速算法的收敛。仿真结果表明了改进算法的有效性和可行性。     

基于蚁群算法优化的路由频率动态择径的研究

常规的路由频率动态择径方法设置的避障规则存在缺失,导致得到的路由传输路径不是最优,择径时间较长。因此基于蚁群算法,优化设计路由频率动态择径方法。采用栅格模拟传输环境,设置关键信息选取规则;根据路由频率变化规律输入引导因子,实现对路由移动规则的设置;统筹全局,根据蚁群算法计算蚂蚁感知能力,在设置局部区域避障规则的基础上,设置全局避障规则;计算初始信息素与蚂蚁搜索过程中信息素之间的差异,通过补偿信息素浓度得出路由传输路径的最优解。实验结果表明,与常规的择径方法相比,所提择径方法兼顾全局,得到的路由路径优于常规方法且择径时间最短。由此可见,基于蚁群算法的择径方法实现了此次研究目的。     

基于蚁群优化的WSN功率自适应路由算法

为节省节点能量开销,延长无线传感器网络(WSN)的生命周期,在研究蚁群优化算法的基础上,提出一种基于蚁群优化的功率自适应路由算法。在蚂蚁寻路时考虑节点的传输方向、剩余能量和节点间距离。寻找到一条最优路径后,根据相邻两节点间的距离调整节点的发射功率,避免功率过大造成能量浪费。仿真实验结果表明,在节点非均匀分布的情况下,该算法能够有效节省网络开销,延长网络生命周期。     

基于改进蚁群算法的多约束QoS路由优化研究

本文建立了多约束QoS路由模型，并对基本蚁群算法的信息素更新策略进行了改进，提出了一种基于改追蚁群算法的多约束QoS路由优化算法，实例计算结果证明了算法的有效性。     

基于改进蚁群优化算法的网络服务质量路由算法

针对当前无线网络路由算法存在丢包率高、节点拥塞严重的难题,提出一种基于改进蚁群优化算法的网络服务质量路由算法。首先根据无线网络的特点选择带宽、端到端的延迟、数据包丢失率以及链路花费作为QoS参数,并建立一个多约束网络服务质量路由优化问题的数学模型,然后采用具有正反馈机制和搜索能力强的蚁群优化算法对数学模型进行求解,并根据无线网络路由特点对标准蚁群优化算法进行改进,提高其搜索性能,最后采用具体仿真实验对路由算法的性能进行测试。实验结果表明,改进蚁群优化算法在满足网络质量要求的条件下,不仅降低了网络平均延时,而且减少了网络数据丢包率,性能优于其它算法。