论文摘要
物流运输成本在物流总成本中占有很大比重,合理安排车辆路线,满足用户需求对企业有重要意义。车辆路径问题是运筹优化领域的热点研究问题,多时间窗车辆路径问题是对车辆路径问题的扩展。文中以总成本最小为目标,建立了多时间窗车辆路径问题的一般数学模型,针对蚁群算法在求解时容易陷入局部最优解和收敛速度慢的问题,改进转移概率公式,采用邻域搜索策略提高解的质量,借鉴模拟退火算法的思想对信息素进行更新,提高算法的寻优能力,加快收敛速度。实验结果表明,改进后的蚁群算法可以有效求得最优解,降低物流运输成本。相比其他算法,改进后的蚁群算法求解精确度高,收敛速度快,在求解多时间窗车辆路径问题上有着较好的性能。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 朱杰,张培斯,张询影,余微微
关键词: 物流运输,多时间窗,车辆路径问题,蚁群算法,模拟退火
来源: 计算机技术与发展 2019年01期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑,经济与管理科学
专业: 公路与水路运输,自动化技术,宏观经济管理与可持续发展
单位: 北京物资学院信息学院
基金: 国家自然科学基金(71371033)
分类号: TP18;U116.2;F252
页码: 102-105
总页数: 4
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