基于优化蚁群算法的多配送中心车辆路径研究
黄玉文
【期刊名称】《电脑知识与技术》 【年(卷),期】2015(011)015
【摘要】In order to improve the the efficiency of the multiple depots vehicle routing, a new method of the improved genetic algo-rithm for the multiple depots vehicle routing isproposed. The improved algorithm eliminates the influence of the selected parame-ter by optimizingthe heuristic factor, evaporation factor, initial pheromone distribute, and have the strong globalsearching ability. The experiments demonstrate that the solving results of the improved algorithm is more excellent than the other algorithm%为了提高多配送中心车辆调度效率,该文提出了一种基于优化蚁群算法的的多配送中心车辆路径调度算法.优化算法通过对信息素挥发因子、启发式因子,信息素强度初始值的够造,消除参数选择对蚁群算法性能的影响,使其具有较强的全局搜索能力.实验表明,该文提出的基于优化蚁群算法的多配送中心车辆路径算法比其余算法有更好的实验效果. 【总页数】3页(190-191,197)
【关键词】蚁群算法,遗传算法;多配送中心;车辆路径优化 【作者】黄玉文
【作者单位】菏泽学院计算机与信息工程系,山东菏泽274015 【正文语种】中文 【中图分类】TP391
【相关文献】
1.多配送中心粮食物流车辆路径混合蚁群算法优化研究 [J], 吴建军; 暴占彪 2.基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化研究 [J], 徐伟; 于凯丽 3.基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化 [J], 胡立栓; 王育平; 亓呈明 4.基于蚁群算法的物流配送车辆路径优化问题研究 [J], 赵世安; 汪灵枝
5.基于改进蚁群算法的时间窗约束下物流配送车辆路径优化研究 [J], 张玉春; 余炳; 申风平
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基于优化蚁群算法的多配送中心车辆路径研究
