應(yīng)用改進型蟻群算法求解車輛路徑優(yōu)化問題的研究.pdf

1、車輛路徑優(yōu)化問題(Vehicle Routing Problem,VRP)在現(xiàn)代物流、交通規(guī)劃、通訊工程和計算機應(yīng)用等領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。VRP也一直是運籌學(xué)、圖論、應(yīng)用數(shù)學(xué)、仿真學(xué)和計算機科學(xué)等眾多領(lǐng)域研究人員的重點關(guān)注問題,并取得了一定的理論和應(yīng)用成果。但是如何在大規(guī)模VRP中使用較短時間找到最滿意的全局解仍然是該領(lǐng)域的研究熱點問題。本文主要從以下兩個方面進行闡述。
　　 (1)介紹和比較分析了國內(nèi)外求解車輛路徑優(yōu)化問題的研究

2、現(xiàn)狀和求解方法,詳細闡述了蟻群算法(Ant System,AS)的工作原理、數(shù)學(xué)模型和實現(xiàn)方法,分析了蟻群算法復(fù)雜度以及影響算法性能的重要參數(shù),如α、β和ρ等,人工蟻群算法是通過模擬螞蟻覓食現(xiàn)象中的群體智能(Swarm Intelligence,SI)而提出的一種具有正反饋機制的經(jīng)典啟發(fā)式算法在的最新思想。但是傳統(tǒng)蟻群算法在求解VRP問題中存在收斂速度慢,容易陷入局部最優(yōu)路徑等不足。如何應(yīng)用蟻群算法求解大規(guī)模VRP問題并且在較短時間內(nèi)找

3、到較滿意的全局解是本文主要研究內(nèi)容。
　　 (2)本文提出了一種具有禁忌搜索能力的改進蟻群算法。在傳統(tǒng)蟻群算法的基礎(chǔ)上融合了禁忌搜索算法中禁忌最優(yōu)路徑的思想。通過對最優(yōu)最差路徑進行宏觀控制,影響螞蟻對下一配送點的選擇,增加解的多樣性,采取動態(tài)自適應(yīng)蟻群參數(shù)設(shè)置等策略,提高算法效率,使改進后的算法更適合求解VRP問題。最后,根據(jù)改進算法編寫Matlab程序并通過求解有載重量約束的車輛路徑優(yōu)化問題(Capacitated Vehic