论文摘要
针对考虑价格折扣的带时间窗的生鲜农产品车辆路径问题,用准时到达率和准时到达量表示客户服务质量,建立了以成本最低、服务质量最大和碳排放最少为目标的数学模型。并设计了一种改进的蚁群算法,即在启发因子中加入需求量和时间窗跨度因素,将目标权重加入到信息素的更新策略中,在完成一次迭代后再进行信息素的更新,加快了求解速度、提高了目标准确度,防止了最优解的局部优化。测试算例的结果表明:求解多目标生鲜农产品车辆路径问题时,与基本蚁群算法相比,改进的蚁群算法具有收敛速度快、目标准确度高等优点。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 万杰,耿丽,田喆
关键词: 蚁群算法,多目标优化,车辆路径
来源: 山东农业大学学报(自然科学版) 2019年06期
年度: 2019
分类: 农业科技,信息科技,经济与管理科学
专业: 自动化技术,农业经济
单位: 河北工业大学经济管理学院,河北工业大学人工智能与数据科学学院
基金: 河北省高等教育教学改革研究与实践项目(2017GJJG021)
分类号: F326.6;TP18
页码: 1080-1086
总页数: 7
文件大小: 1170K
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