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蚁群算法在车辆路径中的应用研究

配送是物流系统中很重要的环节。在物流的各项成本中,配送成本占了相当高的比例。车辆路径问题是配送系统的核心问题,也是研究热点之一。对车辆路径进行优化,可以提高物流经济效益,实现物流科学化。因此,研究物流配送车辆路径优化问题,不仅具有较大的理论意义,而且还有相当大的实用价值。 本论文在综述国内外有关车辆路径问题研究现状的基础上,通过对几类车辆路径问题模型的分析,对解决此类问题的蚁群算法进行了研究。 1.带时间窗的车辆路径问题是车辆路径问题的一个基本类型,也是目前研究最多的一类车辆路径问题。本文采用基本蚁群系统求解,并对蚁群
系统的相关参数以及蚂蚁行为对算法性能的影响通过实验仿真进行了详细的研究。 2.带时间窗的装卸货问题其模型相对带时间窗的车辆路径问题更具一般性。针对装卸货问题的约束条件,采用了一种解构造方式基于插入算法的蚁群算法予以求解。算法设计了两类信息素,分别引导解构造过程的两个关键步骤。仿真表明,该算法能获得满意的结果。 3.研究了蚁群算法求解带软时间窗的随机需求车辆路径问题。分析了随机需求车辆路径问题的研究现状,给出了带软时间窗的随机需求车辆路径问题的数学模型。基于预优化策...
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评论共有1条

kwc12345 2012-08-04 10:48:03
写论文跟蚁群算法相关的孩纸可以参考

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