多时间窗车辆路径问题的混合蚁群算法

研究了多时间窗车辆路径问题,建立了多时间窗车辆路径问题的数学模型,并基于蚁群算法设计了一种混合蚁群算法对问题进行了求解。该算法首先利用基本蚁群算法求解,然后采用2-opt算法和元胞自动算法对结果进行优化,同时加入变异算子。实验结果表明该算法可以有效地求解多时间窗车辆路径问题。     

二次蚁群算法在运输调度问题中的应用

蚁群算法在解决车辆路径问题VRP(Vehicle Routing Problem)上表现了很大优势,但也存在全局搜索能力较低、易出现停滞等缺陷.提出的二次蚁群算法是指先用改进的自适应蚁群算法对VRP求得一个可行解,再用求解旅行商问题TSP(Traveling Salesman Problem)的蚁群算法对所得到的解进一步优化,从而得到最优解.从两个实验仿真结果的数据上看,该算法具有很强的搜索能力,克服了基本蚁群算法的某些弊端,能够有效地求解车辆路径问题.     

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.     

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。     

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。     

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。     

融合邻域搜索策略蚁群算法求解带时间窗口的车辆路径问题

对于求解带时间窗口车辆路径问题,提出一种融合邻域搜索策略的改进蚁群算法,针对时间窗口特性,将等待时间加入到蚁群算法的状态转移规则之中。为提升算法的局部寻优能力,设计多种节点删除操作和插入操作对得到的路径进行邻域搜索。最后利用Solomon标准算例对改进算法进行测试,与目前已知最优解对比,实验结果表明改进后的蚁群算法对带时间窗口的车辆路径问题有较好的适用性。     

混合最大最小蚁群算法在VRPTW中的应用

为解决有时间窗车辆路径问题,采用两个最大最小蚁群系统,一个蚁群最小化车辆数量,另一个蚁群最小化旅行距离。通过分析有时间窗车辆路径问题和旅行商问题的区别,改进了最大最小蚁群算法中状态转移策略,并增加与可用车辆相同数量的虚拟仓库,使这两个蚁群使用独立的信息素但通过分享全局最优解来协作,算法还结合了2-opt局部搜索,从而减少了算法的计算时间并避免过早收敛。仿真实验结果表明,该算法性能优良,能有效地求解有时间窗车辆路径问题。     

混合最大最小蚁群算法在VRPTW中的应用

为解决有时间窗车辆路径问题,采用两个最大最小蚁群系统,一个蚁群最小化车辆数量,另一个蚁群最小化旅行距离。通过分析有时间窗车辆路径问题和旅行商问题的区别,改进了最大最小蚁群算法中状态转移策略,并增加与可用车辆相同数量的虚拟仓库,使这两个蚁群使用独立的信息素但通过分享全局最优解来协作,算法还结合了2-opt局部搜索,从而减少了算法的计算时间并避免过早收敛。仿真实验结果表明,该算法性能优良,能有效地求解有时间窗车辆路径问题。     

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.     

基于混合行为蚁群算法的研究

为在加快算法收敛速度的同时又能避免停滞现象,提出一种基于混合行为的蚁群算法.首先就蚂蚁行为对算法性能的影响进行了分析,在此基础上提出了该算法的模型;然后定义了蚂蚁行为,并为该算法设计了4种具体的蚂蚁行为,根据模型实现了该算法.实验结果表明,该算法在性能上远优于蚂蚁系统.     

蚁群算法原理的仿真研究

从蚁群觅食行为受到启发，意大利学者M．Dorigo等人提出了一种新型的模拟进化算法——蚁群算法，初步的研究表明该算法具有极强的鲁棒性和发现较好解的能力。该文通过直接模拟真实蚁群的觅食行为，提出了一种真实蚁群模拟算法(Real Ant Colony Simulating Algorithm，RACSA)，并通过仿真实验对影响蚁群行为的因素(信息素的重要程度、信息素的蒸发系数、蚂蚁数及信息素留存量)进行了研究，其结论对蚁群算法的理论研究和算法实现具有重要的参考价值。     

基于混合行为的蚁群双序列比对方法

针对基本蚁群算法在双序列比对中存在的易陷入局部最优解及收敛慢的问题,提出了一种新的基于混合行为的蚁群双序列比对算法,该算法通过增加蚂蚁行为模式来增大搜索空间,并且通过改变信息素更新策略来加快收敛速度。实验表明,该算法得到的解的全局性和收敛速度相对基本蚁群算法都有较大提高。     

最大—最小蚂蚁系统及K-TSP问题的求解

蚂蚁算法目前已得到广泛的运用.为克服基本蚂蚁算法容易出现停滞现象等缺陷,许多学者提出了改进的蚂蚁算法.最大-最小蚂蚁系统是其中性能最优良的蚂蚁算法.在简述基本蚂蚁算法及最大-最小蚂蚁系统对其改进的基础上,实现了用最大-最小蚂蚁系统求解K-TSP问题的算法,列出了求解结果,并与文献[7]中的结果进行了对比,指出最大最小蚂蚁系统是求解K-TSP问题的有效算法.     

基于蚁群算法的多目标网页综合评价策略

蚁群算法是Marco和Dorigo等学者在真实蚂蚁觅食行为的启发下提出的一种群智能优化算法。为了提高搜索引擎系统中的查全率和查准率,采用理论分析和实验相结合的方式,研究了蚁群算法在搜索引擎系统中的应用。引用蚁群算法量化用户偏爱度,提出了一种基于网页的链接结构、内容关联度和用户偏爱度三个指标的多目标优化模型的网页价值综合评价体系。从理论上阐述了蚁群算法应用于搜索引擎系统的可行性及适应性。最后实验仿真证明了该网页价值综合评价策略的有效性和优越性。     

基于改进蚁群算法的星球探测机器人路径规划技术

对蚁群算法中蚂蚁的个体行为进行改进,解决了星球表面复杂环境下探测机器人的路径规划问题．在个体行为中加入目标导向行为、惯性行为和沿障碍行走行为,并进行加权融合,改进了传统的ACO算法,提高了算法的智能,保证了算法的全局收敛性．在蚁群算法规划的基础上提出一种紧绳算法。对蚁群算法的最后结果进行处理,最终给出了最优规划路径．最后通过仿真对该方法进行验证．     

基于蚁群算法的QoS组播路由问题研究

提出一种基于蚁群算法的服务质量(QoS)多约束的组播路由算法,算法通过引入模拟退火思想和多行为蚂蚁,解决了常规蚁群算法搜索能力差,容易陷入局部最优的缺点.给出一个网络路由模型,给定相关参数进行仿真实验,实验结果表明,基于模拟退火思想的逆向蚂蚁算法性能优于常规蚁群算法,能更好地搜寻到全局最优解.     

基于细菌觅食的改进蚁群算法

蚁群算法是模仿蚂蚁觅食行为的一种新的仿生学智能优化算法。针对其收敛速度慢和易陷入局部最优的不足,将细菌觅食算法和蚁群算法相结合,提出一种细菌觅食 蚁群算法。在蚁群算法迭代过程中,引入细菌觅食算法的复制操作,以加快算法的收敛速度;引入细菌觅食算法的趋向操作,以增强算法的全局搜索能力。通过经典的旅行商问题和函数优化问题测试表明,细菌觅食 蚁群算法在寻优能力、可靠性、收敛效率和稳定性方面均优于基本蚁群算法及两种改进蚁群算法。     

改进蚁群算法在电力线路检修计划中的应用

为了提高制定电力线路检修计划的效率,结合图论中的图着色问题,对辽宁省电力有限公司的线路检修计划进行了制定。在制定的过程中采用了改进的蚁群算法,其算法的核心是蚂蚁的数量随着迭代次数的不同由多变少,增强局部搜索能力,再由少变多,增强全局搜索能力。该算法利于跳出局部最优点,循环变化,在一定程度上防止在寻优过程中过早出现停滞现象。改进蚁群算法的优点是在求得满意解的基础上,大大提高了算法的速度。仿真实验结果表明,新算法的寻优效率优于基本的蚁群算法。     

混合行为蚁群算法在快递路径优化中的应用

将蚁群算法应用于快递路径选择上,并提出了混合行为蚁群算法,仿真结果表明该算法能有效提高收敛速度。