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规划算法

针对物流配送的最优路径规划问题,论文在分析蚁群算法原理的基础上,运用MAKLINK图论建立物流配送路径模型,选取Dijkstra算法作为初始规划算法来确定蚁群算法的寻优目标函数,并对蚁群算法的信息素更新和节点选择进行了改进.在确定初始参数后,通过改进的蚁群算法规划出从起始点到结束点的最优路径.利用Matlab作为软件工...     

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。     

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.     

蚁群算法在物流配送路径优化问题上的应用

物流配送路径优化是现代物流配送服务的关键环节之一,是近年来物流控制优化中的研究热点,需要一个快速而有效的求解算法。为此,构建了物流配送路径优化问题的数学模型,通过对基本蚁群算法中的选择策略和信息素挥发速度的改进,提出一种新的蚁群算法,克服基本蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优解等缺陷,将其用于求解一类运输调度问题,实验发现算法有效。     

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。     

基于改进蚁群算法的自动化立体仓库路径优化研究

目前,自动化立体仓库广泛应用于物流行业。为了提高仓库中货物的存取效率,可采用蚁群算法解决堆垛机路径优化问题。针对传统蚁群算法中易得到局部最优解的缺陷,笔者采用改进的蚁群算法,引入信息素调整因子,改变路径中各节点上的信息素浓度,减少局部最优现象。仿真实验结果表明,改进的蚁群算法能较好解决路径优化问题。     

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.     

改进的蚁群算法在飞行路径模型中的应用

为了保障飞机安全地运行,FAA规定每架飞机在飞行一定时间后都要进行周期性检修。通常考虑到检修成本,任一种检修都要在指定的机场完成,因此要求飞机每飞行一定的小时数后都要返回到指定的维护基地进行定期检修。如何合理地进行飞机飞行路径的调度以使飞机周期性地返回指定检修机场进行检修是本文研究的关键。为了问题简化,本文主要针对单检修基地、单机型的检修路径调度问题进行研究。本文结合经典蚁群算法,对现有算法参数的设置及信息的更新等方面进行改进后应用到飞行路径模型中,并运用Matlab对该算法编程,运用具体数据进行计算实现,确保了飞机周期性返回检修机场,实现周期性检修。     

基于改进蚁群算法的无人飞行器航迹规划

无人飞行器航迹规划是现代战争中实施远程精确打击,提高飞行器实际作战效能的关键技术。蚁群算法作为一种启发式仿生优化算法,能够有效应用于航迹规划中。针对基本蚁群算法在应用中容易过早陷入局部最优解这一缺点,提出自适应动态双种群蚁群算法的改进策略,通过信息素的震荡变化和挥发系数的自适应调整,扩大搜索空间,提高算法搜索的全局性。并将改进后的算法应用于无人飞行器航迹规划,通过实验仿真,证明了此改进算法在航迹规划应用中的可行性和有效性。     

基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由的优化

为了延长无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)的生命周期,均衡各个节点间能量消耗,针对现有的WSN路由优化算法存在的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的路由优化算法;首先通过对蚁群算法和遗传算法的优劣性比较,在蚁群算法的基础上,结合遗传算法的选择、交叉和变异的操作,从而提高蚁群算法的搜索速度和寻优能力;最优路径评价函数综合考虑节点能耗及节点的剩余能量,使剩余能量多的节点优先参与数据转发,均衡节点间的能量消耗;通过与经典蚁群算法及遗传算法的对比实验表明,随着数据转发轮数增加,改进的蚁群算法能耗小,剩余能量多,网络生命周期明显延长;随着整个网络运行时间的增长,改进的蚁群算法,节点均衡能耗性好,最优路径搜索的成功率也明显优于其他两种算法。     

基于改进蚁群算法的众包配送路径研究

针对现有O2O外卖众包配送的经验依赖性和随机性问题，建立以距离成本和时间惩罚成本之和最小化为目标的带有单侧软时间窗的需求可延迟的开放式车辆路径优化模型，并借助高德地图API接口获得各实际节点的经纬度信息和各节点间距离。改进蚁群算法在状态转移规则中添加下一步移动的潜在客户数量影响因子，同时将确定性搜索与随机性搜索结合，缩小蚂蚁搜索范围。仿真实验结果表明，相较于标准蚁群算法和标准粒子群算法，改进蚁群算法在求解质量和效率上均具有明显的优势。     

一种改进蚁群算法的仿真研究

最新研究表明蚁群算法是一种基于群体的强鲁棒性的进化算法,其基本思想是模拟蚂蚁的合作行为,通过其内在的搜索机制,成为求解组合优化问题的新的进化算法。但是,蚁群算法也有收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点。本文介绍蚁群算法的模型及其存在的问题,并提出了一种改进形式。针对TSP问题的仿真实验结果,表明了该改进算法的有效性。     

基于改进蚁群算法的服务组合优化

为进行服务组合优化及适应服务组合优化过程中Web服务的动态性、不稳定性以及多种QoS属性限制等问题,提出一种多信息素动态更新的蚁群算法MPDACO,包括MPDACO局部优化算法和MPDACO全局优化算法,该算法基于建立的服务组合模型,在基本蚁群算法基础上进行研究和改进,可以适应服务组合优化过程中发生的服务无效以及服务中QoS变化等情况.另外,为使算法能较快地收敛于最优解,在实验基础上对蚁群算法策略进行了改进.为验证以上算法的有效性,在一个旅游领域的服务推荐系统中对算法进行了仿真实验,实验结果表明文中提出的算法较基本蚁群算法及一种应用于服务选择的遗传算法有更好的性能.     

基于分布均匀度的自适应蚁群算法

针对蚁群算法加速收敛和早熟停滞现象的矛盾,提出一种基于分布均匀度的自适应蚁群算法,以求在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得很好的平衡.该算法根据优化过程中解的分布均匀度,自适应地调整路径选择概率的确定策略和信息量更新策略.以数种对称和不对称TSP(traveling salesman problem)问题为例所进行的计算结果表明,该方法比一般蚁群算法具有更好的收敛速度和稳定性,更适合于求解大规模的TSP问题.     

基于改进蚁群算法拣选作业优化问题的求解

合理优化拣选作业是提高自动化仓库整体运行效率的重要策略。针对自动化仓库固定货架拣选作业的特点,构建了货物拣选路径优化问题的数学模型,采取候选节点集合策略、选择算子及自适应调整算法参数改进措施,设计一种改进的蚁群算法。实验表明,该算法具有较好的全局寻优能力,收敛速度大幅度提高,能够较好地满足中大规模拣选作业要求。     

基于改进ACS-3-opt蚁群算法的TSP

在ACS-3-opt算法求解中,大规模TSP问题易于停滞。该文提出一种改进的算法,在ACS-3-opt算法停滞后,自适应地调整具有局部搜索能力蚂蚁的数量,并通过提高最小信息素的阈值扩大搜索空间,当算法再次停滞时,增强算法两次停滞时最优路径的公共路径上的信息素,为算法的运行提供较好的初始信息,并引导算法朝最优解的方向进行求解。大中型规模TSP问题的求解结果表明,该算法能够有效地跳出局部最优,解的质量优于ACS-3-opt算法。