基于蚁群算法的快餐配送路径优化问题研究

从快餐配送的实际情况出发,建立建立快餐配送路径的数学模型,用蚁群算法的基本原理。进行多次实验和计算,寻找最优的快餐配送路径。     

基于改进蚁群算法的车辆路径优化问题研究

物流活动中需要找出各个配货节点之间的最短路径,用以指导物流车辆调度,进而节约物流成本。提出解决车辆路径优化问题的方法,针对蚁群算法的缺点,分别对信息素更新策略、启发因子进行改进,并引入搜索热区机制,有效解决了蚁群算法的缺陷。最后,以哈尔滨市局部地图为原型,应用MATLAB软件对改进蚁群算法求解车辆路径优化问题的性能进行仿真,并与基本蚁群算法对比分析,验证了改进蚁群算法的有效性和可行性。     

单车场车辆路径问题的蚁群算法求解及程序设计

以郑州煤电物资供销有限公司的炸药配送问题为背景,引入蚁群算法对该配送问题进行求解.算法采用蚂蚁系统算法的转移概率策略确定蚂蚁的转移方向,并结合最大最小蚂蚁系统算法的信息素更新机制进行信息素更新.当算法接近停滞状态时,对信息素进行再次初始化,以加强算法的搜索能力.从而,得到一条解决该实际问题的完整最优解,作为该公司物资配送的参考.同时,探讨了在VC+ +6.0环境中实现该算法的主要编程思想.最后,将得出的结果与遗传算法所得结果进行比较,得出蚁群算法在解决车辆路径问题上具有较好的搜寻能力和收敛能力.     

基于车辆路径问题的蚁群遗传融合优化算法

在对车辆路径问题（VRP）分析的基础上,为之建立了数学模型,提出了一种适合求解该问题的蚁群遗传融合优化算法。该算法首先采用蚁群算法产生阶段最优解,然后利用遗传算法的变异算子对阶段最优解进一步优化。仿真结果表明,该算法能高效解决VRP,并且优化效果较好。     

基于带时间窗口车辆路径问题的蚁群算法

带时间窗口的车辆路径问题（VRPTW）是一个NP-Complete优化问题。VRPTW的主要目标在于利用最少的车辆数以及最短的行程来服务客户,客户有固定的需求和被服务的时间限制。基于该问题提出了一种并行多蚁群算（PMACS-VRFTW）：首先利用QUICK-ACS生成初始解,然后利用ACS-VEI和ACS-TIME分别优化车辆数和行程距离。试验表明,所提出的算法基于Solomon的VRPTW基准实例获得了很好的结果。     

基于DNA-蚁群算法的车辆路径优化问题求解

蚁群算法在解决车辆路径问题(VRP)时存在过早收敛于局部最优解、收敛速度慢等问题,并且由于蚁群算法的参数选择没有严格规定,如果参数选择不当,将影响其寻找最优解的效率。为解决上述问题,将DNA算法中的交叉变异思想应用于基本蚁群算法中,提出一种新的DNA-蚁群算法,将基本蚁群算法中的参数进行DNA交叉变异,有效控制蚁群算法的参数选择,从而得到一组最优参数来求解VRP模型。实验结果表明,DNA-蚁群算法能有效解决车辆路径优化问题,更快寻找到全局最优解或较优解,提高了基本蚁群算法的寻优能力和效率。     

基于MATLAB的混合型蚁群算法求解车辆路径问题

蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素的最短路径的搜索策略,给出了基于M ATLAB的蚁群算法在车辆路径问题中的应用,针对蚁群算法存在的过早收敛问题,加入2-opt方法对问题求解进行了局部优化,计算机仿真结果表明,这种混合型蚁群算法对求解车辆路径问题有较好的改进效果。     

基于改进蚁群算法的有时间窗车辆路径优化研究

针对有时间窗的车辆路径优化问题．通过对蚁群算法的分析,设定信息素轨迹强度上下限,改进转移概率、信息素的更新方式,以提高算法的收敛速度和全局搜索能力。经过多次实验和计算．证明用改进的蚁群算法能有效地解决有时间窗的车辆路径优化问题。     

基于自适应动态搜索蚁群算法的车辆路径规划

基于蚁群算法求解车辆路径规划的缺陷性分析,提出一种自适应动态搜索蚁群算法(ADACO).建立算法模型,以测试案例的TSP问题为基础实验性配置组合参数;采用伪随机分布和自适应转移概率相结合策略,帮助群体选择较高质量路径;分段化设定信息素强度,有效诱导群体及时跳脱局部困境并构造新的解.测试结果表明,无论在时间开销还是配送成...     

多策略优化的蚁群算法求解带时间窗车辆路径问题

提出一种新的蚁群算法求解带时间窗的车辆路径问题.在状态转移规则中,引入了时间启发函数,修改Ant Cycle模型信息素增量公式,引入等待或延误时间对信息素增量的影响.为避免算法陷入早熟,通过混沌扰动适当减小随机选取的最优路径上的信息素,按照客户坐标和时间窗改变已有解的组合方式对最优解进行调整.通过对相关文献实验数据的测试并与其他启发式算法所得结果进行比较,获得了较好的效果.     

基于蚁群算法的多路径多约束QoS路由研究

多路径多约束服务质量（Quality of Service,QoS）路由问题是无线传感器网络的核心问题之一,由于网络拓扑的不断变化及链路的固有的不精确性,解决这个问题具有很大的挑战性。首先给出无线传感器网络中QoS路由问题描述及调和蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）的基本算法步骤及其特点。然后在分析了蚁群算法应用于QoS路由问题的可能性的基础上,给出了调和蚁群算法解决多路径多约束QoS问题的算法。最后通过仿真实例得到满意的结果。     

融合AntNet与遗传算法的动态网络路由算法

提出了一种新的动态分布式网络路由算法。在AntNet算法中引入了路径遗传运算(GA),提出了新的信息素更新策略。对蚂蚁发现的路径进行染色体编码,并用适应度函数对其进行适应度评价,通过路径交叉和路径变异运算以及种群的不断进化,来提高解的质量。仿真结果表明,所提出的算法能快速收敛,且有效地提高了网络吞吐量、降低了平均延时。     

求解需求可拆分车辆路径问题的聚类算法

针对需求可拆分车辆路径问题（SDVRP）,提出一种先分组后路径的聚类算法。该算法考虑车辆载重的均衡性和可行解的特征,优先安排载重大于等于车辆限载的客户;然后结合客户间的距离和载重,设定一个拆分阈值限定车辆载重范围,按照就近原则对客户进行聚类分组,当组内客户载重未达到车辆载重最小值而加入新客户后超出限载时,对新加入客户进行拆分和调整,最终完成对所有客户的分组;最后采用蚁群优化算法对各组内客户进行线路规划。实验结果表明,所提算法在求解需求可拆分车辆路径问题时,具有更高的稳定性,得到的结果更优。     

求解车辆路径问题的一种混合方法

提出一种求解带软时间窗车辆路径问题的混合算法。采用蚁群系统算法产生阶段最优解,以此作为粒子模板,随机生成粒子群,利用粒子群算法在阶段最优解基础上进一步优化。且在蚁群系统算法中,当容量超过限制后,从剩余的客户里选择需求量最大的作为新的起点继续探索路径,直到所有客户都被访问一遍。实验表明,该混合算法是解决带软时间窗车辆路径问题的一个有效算法。     

基于多蚁群的并行ACO算法

通过改变蚁群优化(ACO)算法行为,提出一种新的ACO并行化策略——并行多蚁群ACO算法。针对蚁群算法存在停滞现象的缺点,改进选择策略,实现具有自适应并行机制的选择和搜索策略,以加强其全局搜索能力。并行处理采用数据并行的手段,能减少处理器间的通信时间并获得更好的解。以对称TSP测试集为对象进行比较实验,结果表明,该算法相对于串行算法及现有的并行算法具有一定的优势。     

基于蚁群优化分类规则挖掘的遥感图像分类研究

蚁群优化算法作为群智能理论的主要算法之一,已经成功应用在众多研究领域的优化问题上,但是在遥感数据处理领域还是一个新的研究课题。蚁群优化具有自组织、合作、通信等智能化优点,对数据无需统计分布参数的先验知识,因此在遥感数据处理领域具有很大的潜在优势。介绍了将蚁群优化分类规则挖掘算法应用到遥感图像分类研究领域的理论与算法流程。并采用北京地区的CBERS遥感数据作为实验数据,通过蚁群优化算法构造分类规则,对选择的遥感数据进行了分类实验,并和最大似然分类方法进行对比,实验结果表明,蚁群优化分类规则挖掘算法为遥感图像的分类提供了一种新方法。     

基于混沌扰动和邻域交换的蚁群算法求解车辆路径问题

为求解车辆路径问题,提出一种新的基于混沌扰动和邻域交换的蚁群算法。针对标准蚁群算法存在搜索时间长,容易出现早熟收敛,得到的解不是最优解等缺点,新算法利用混沌的随机性、遍历性及规律性,在算法陷入早熟时,对小部分路径的信息素采用混沌扰动策略进行调整;针对标准蚁群算法的贪心规则随机性缺点,新算法采用邻域交换策略对最优解进行调整。在用于求解不同规模车辆路径问题的仿真结果表明,新算法比标准蚁群算法和遗传算法具有更好的效果。     

基于加速寻径收敛的改进型蚁群算法

提出了一种基于基本蚁群算法的有节点信息素更新和记忆功能的算法模型;仿真结果表明,基于改进的蚁群算法模型在寻找最优解时表现出很高的效率,明显地优于现有的启发式算法的解,是一种有效的算法。     

蚁群算法不确定性分析

蚁群算法作为一种开创性的生物仿真算法,因其具有并行性、鲁棒性等优良性质得到了广泛的应用。在对蚁群算法进行系统仿真的实验中,发现蚁群算法存在很多不确定因素。这些因素对蚁群算法的性能造成不同程度的影响,作为一种基于实验的研究性的探讨,本文对所发现的不确定因素做了分析,并根据分析结果对蚁群算法作了相应的改进。     

P2P计算网格路由和负载均衡算法

路由和负载均衡是P2P计算网格的两个技术难题,由于P2P网络的分布性和动态性,以及缺乏统一的中心控制,使得传统的路由和负载均衡算法不能应用于P2P网络。提出了一种源自蚁群智能的混合路由和负载均衡算法,通过移动代理,即人工蚂蚁在节点间移动时所释放的信息素来作为路由和任务调度的依据。仿真结果表明该算法是有效的,且适用于具有分散和自组织特性的P2P网络。