多约束下多车场车辆路径问题的蚁群算法研究

为节约物流配送费用，提出一类多约束条件下的多车场车辆路径问题。首先建立了在有客户优先级、路况影响、多车型、时间窗和容量等多约束条件下车辆路径问题的数学模型；然后提出了一种自适应的最大－最小蚁群算法，算法结合自适应方法和最大－最小蚁群算法的优点，能适时地控制蚁群算法中的信息素更新过程,扩大搜索范围，避免基本蚁群算法易陷于早熟和“局部最优”以及求解速度慢的不足；最后通过一个实例与禁忌搜索算法进行了对比。实验结果表明：自适应的最大－最小蚁群算法在车辆数、路径长度、路径时间和计算速度方面具有优势。