时间依赖型车辆路径问题的一种改进蚁群算法

被引:76
作者
段征宇
杨东援
王上
机构
[1] 同济大学交通运输工程学院
关键词
时间依赖型车辆路径规划问题; 蚁群算法; 最邻近算法;
D O I
暂无
中图分类号
U116.2 [运输线路优选];
学科分类号
082301 [道路与铁道工程];
摘要
时间依赖型车辆路径规划问题(TDVRP),是研究路段行程时间随出发时刻变化的路网环境下的车辆路径优化.传统车辆路径问题(VRP)已被证明是NP-hard问题,因此,考虑交通状况时变特征的TDVRP问题求解更为困难.本文设计了一种TDVRP问题的改进蚁群算法,采用基于最小成本的最邻近法(NNC算法)生成蚁群算法的初始可行解,通过局部搜索操作提高可行解的质量,采用最大--最小蚂蚁系统信息素更新策略.测试结果表明,与最邻近算法和遗传算法相比,改进蚁群算法具有更高的效率,能够得到更优的结果;对于大规模TDVRP问题,改进蚁群算法也表现出良好的性能,即使客户节点数量达到1000,算法的优化时间依然在可接受的范围内.
引用
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MAX – MIN Ant System.[J].Thomas Stützle;Holger H. Hoos.Future Generation Computer Systems.2000, 8
[2]
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[3]
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西南交通大学,
2005