改进蚁群算法优化周期性车辆路径问题

被引：20

作者：

蔡婉君 ^{[1
]}

王晨宇 ^{[1
]}

于滨 ^{[1
]}

杨忠振 ^{[1
]}

姚宝珍 ^{[2
]}

机构：

[1] 大连海事大学交通运输管理学院

[2] 大连理工大学机械工程学院

来源：

运筹与管理 | 2014年 / 23卷 / 05期

关键词：

周期性车辆路径问题; 蚁群算法; 多维信息素; 扫描法;

D O I：

暂无

中图分类号：

U492.22 []; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

082302 ; 082303 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

周期性车辆路径问题(PVRP)是标准车辆路径问题(VRP)的扩展,PVRP将配送期由单一配送期延伸到T(T>1)期,因此,PVRP需要优化每个配送期的顾客组合和配送路径。由于PVRP是一个内嵌VRP的问题,其比标准VRP问题更加复杂,难于求解。本文采用蚁群算法对PVRP进行求解,并提出采用两种改进措施——多维信息素的运用和基于扫描法的局部优化方法来提高算法的性能。最后,通过9个经典PVRP算例对该算法进行了数据实验,结果表明本文提出的改进蚁群算法求解PVRP问题是可行有效的,同时也表明两种改进措施可以显著提高算法的性能。

引用

页码：70 / 77

页数：8

共 9 条

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