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文檔簡介
1、帶時間窗口的車輛路徑問題(VRPTW)是現(xiàn)實物流問題的一個數(shù)學(xué)抽象模型。本文將蟻群優(yōu)化算法(ACO)用于求解該問題。我們的首要目標(biāo)函數(shù)是降低VRPTW中的車輛數(shù)，第二目標(biāo)函數(shù)是降低總行駛代價。
在本文中，我們改進(jìn)了基本的蟻群算法以更好求解目標(biāo)函數(shù)。本文主要從以下四個方面做了改進(jìn)。第一，為了減小解構(gòu)建過程中的搜索空間，我們提出了域這個概念，且這個概念貫穿于整篇文章。該方法根據(jù)問題在時間上的約束，預(yù)先排除了時間上不可行的城市。將該
2、概念應(yīng)用到Solomon問題中，搜索空間平均減小了28％。第二，我們將基于數(shù)量的蟻群優(yōu)化算法(PACO)首次運用于解決VRPTW，并發(fā)現(xiàn)該算法性能優(yōu)于本文中提到的所有蟻群算法。第三，本文針對PACO提出了一種全新的概率初始方法(PI-PACO)。該方法對問題中條件以及實際物流情況建模并最終給出城市間訪問的初始信息素。通過實驗我們發(fā)現(xiàn)，該方法不僅能同時提升兩個目標(biāo)函數(shù)的質(zhì)量也能加速算法的收斂。第四，為了提高解的質(zhì)量，我們在算法中增加了局部
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