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改进的蚁群算法在物流配送路径问题中的实现 总被引:3,自引:0,他引:3
蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素的最短路径的搜索策略。以及蚁群算法在TSP问题中的应用,在分析TSP与车辆路径问题(VRP)的异同后,给出用于求解车辆路径问题(VRP)的蚁群算法,并针对蚁群算法在求解过程容易出现过旱收敛问题,提出了几种改进算法的措施。最后通过powerbuilder的仿真实现结果表明,这种算法对VRP问题有较好的求解效果。 相似文献
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针对目前蚁群算法在求解有时间窗的车辆路径问题上较少对蚁群算法本身进行优化的问题,提出了一种改进蚁群算法,通过改进状态转移概率和信息素更新规则,以及使用改进的精英蚂蚁策略,改善蚁群算法搜索能力。通过对Solomon标准数据集的实验,结果表明改进的蚁群算法在求解有时间窗车辆路径问题上是有效的。 相似文献
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蚁群算法是一种成功的启发式算法,但在解决TSP问题时存在着收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题。本文针对这两个问题,提出了定期交流和模范带头学习模型,前者是在蚂蚁每走过一定城市后,进行学习交流,选出所走路径相对较短的蚂蚁进行信息素影响,从而加快总体的收敛速度;后者是当所有蚂蚁都旅行一圈后,选出最优秀的蚂蚁,在其走过的路径上释放大量信息素,对下一周期蚂蚁的旅行进行引导,避免陷入局部最优解。实验结果表明新算法在求解质量上比传统蚁群算法有了明显提高。本文也通过实验分析了蚂蚁数量等参数对算法性能的影响。 相似文献
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蚁群算法是由于其良好的反馈信息、优秀的分布式计算和强鲁棒性等优点,在移动机器人的路径规划中受到了较多应用,同时该算法也存在着收敛速度较慢的问题。本文介绍了一种改进的蚁群算法,对于机器人移动环境进行建模分析,在原有蚁群算法的基础上,对于刺激概率和信息素的规则进行了优化调整。改进后算法提升了收敛速度,扩大了搜索区域,通过仿真的结果表明,改进算法具有更好的规划特性。 相似文献
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多线程蚁群算法及其在最短路问题上的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对基本蚁群算法,提出一种多线程蚁群算法。该算法引入多线程技术,将线程作为蚂蚁,而且借鉴于自然界中生物个体的差异性,从选择策略方面加强了蚂蚁个体对未知路径的搜索能力;同时对局部搜索和全局更新策略进行了改进。实验结果表明,该算法可以有效地克服基本蚁群算法的收敛速度慢和易出现停滞现象的缺陷,能够较快的收敛到全局最优解。 相似文献
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为保证车间多单元系统布置的物料流路径总成本最小,考虑单元系统物料输入输出I/O点和多单元物料路径布置对总成本的影响,在对I/O点进行定位的基础上,着重对多个单元物料流路径布置进行协同研究,并根据不同情况建立了上下迂回布置的具体优化数学模型--模型A和模型B。设计了一种基于蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)的车间多单元物料流路径优化布置方法,该算法首先通过蚂蚁构建可行解,然后采用局部与全局信息素更新相结合的信息素更新策略,并通过最优改进2-选择局部搜索方法对构建的可行解进行优化,提高了全局最优解的质量。最后通过求解车间多单元系统布置实例,验证模型和算法的有效性。 相似文献
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为保证车间多单元系统布置的物料流路径总成本最小,考虑单元系统物料输入输出I/O点和多单元物料路径布置对总成本的影响,在对I/O点进行定位的基础上,着重对多个单元物料流路径布置进行协同研究,并根据不同情况建立了上下迂回布置的具体优化数学模型--模型A和模型B.设计了一种基于蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)的车间多单元物料流路径优化布置方法,该算法首先通过蚂蚁构建可行解,然后采用局部与全局信息素更新相结合的信息素更新策略,并通过最优改进2-选择局部搜索方法对构建的可行解进行优化,提高了全局最优解的质量.最后通过求解车间多单元系统布置实例,验证模型和算法的有效性. 相似文献
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蚂蚁算法在复杂性运输路径问题中的应用——多车场多车型路径问题 总被引:1,自引:0,他引:1
车辆路径问题中,行驶路线往往取决于一系列约束条件,如配送中心个数,货物需求量,交发货时间,车辆容量限制等。要想达到一定的目标,如路程最短,费用最小,时间尽量少,车辆尽量少等,就得借劲于合适的算法去解决实际的问题。蚂蚁算法在解决著名的旅行商(TSP)问题上已取得了很好的成效,目前已陆续渗透到其他问题的求解上。文章主要针对多车场多车型车辆路径问题,用蚁群算法以及蚁群算法的优化算法去解决一些实际问题。 相似文献
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物流配送路径规划一直是物流领域研究的热点和难点问题,文章提出了一种基于蚁群算法的物流配送路径选择方法,从最优路线选择的角度,阐述了各种最优参数的选取,基于精英蚂蚁系统模拟的方法,找出算法约束参数最优解,并且应用到实例中进行验证,可为物流配送中心路径选择提供评估模型。 相似文献
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本文通过分析网络计划中的逻辑关系,构建求解施工项目多目标优化的数学模型。将施工网络图模型抽象为蚂蚁觅食模型,运用ACO算法求解较优的施工模式路径组合,并利用Pareto思想选择保留较优的组合。最后,利用一个算例证明了智能化的蚁群算法可以克服传统多目标优化结果单一并且受人为因素影响的缺点,从而实现提高优化效率、优化运算结果。 相似文献
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根据冷链物流配送基础理论,将碳排放成本融入路径优化问题中,建立以总成本最小为优化目标的冷链物流路径优化数学模型。在传统蚁群算法的基础上,对初始信息素浓度、信息素更新策略及转移规则进行改进,并通过对比参数不同取值下的结果来确定合理参数。以某冷链物流企业为例,通过MATLAB软件进行仿真实验,验证模型和算法的有效性。 相似文献
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基于信息熵的改进蚁群算法及其应用 总被引:5,自引:0,他引:5
基本蚁群算法存在着计算复杂、易陷入局部最优等缺陷,本文提出了一种基于信息熵的改进蚁群算法,采用由信息熵控制的路径选择及随机扰动策略实现了算法的自适应调节,克服了基本蚁群算法的不足。本文将蚁群算法改进后引入房地产开发项目投资组合优化中,以各项目间的均值熵代替TSP中的各城市距离,计算实例表明,该方法具有较好的收敛性、稳定性和鲁棒性,其不失为求解组合优化问题的一种较好的方法。 相似文献
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基于蚁群系统算法的车辆路径问题研究 总被引:3,自引:0,他引:3
通过引入改进的蚂蚁算法--蚁群系统算法来解决基本的车辆路径问题。针对具体实例运用计算机编程得出了基于蚁群系统算法的最优解,并与其它两种启发式算法进行对比,指出了蚁群系统算法的优势与存在的不足,提出了进一步研究的方向。 相似文献
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城市医疗废弃物回收路径优化研究——以成都市金牛区为例 总被引:1,自引:0,他引:1
为满足城市医疗废弃物对回收处理时效性的高要求,提高城市医疗废弃物回收效率,构建了以总回收时间最短为优化目标的带有时间窗的车辆路径优化模型(VRPTW)。利用最大最小蚁群算法求解该模型,有效克服了一般蚁群算法容易早熟收敛的缺点,得到最短回收时间以及最优回收车辆数和最优行驶路径。最后,以成都市金牛区医疗废弃物回收为例,验证了模型的有效性。 相似文献
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基于蚁群算法的应急物流配送车辆调度研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以车辆配送问题为背景,运用了蚁群算法来求解应急物流配送车辆调度模型。在带有时间窗的基础上考虑应急系统各节点的运输距离和费用构造模型。根据模型的特点,设计了蚁群算法求解方法,并针对蚂蚁路径选择做了改进性分析。实例研究结果表明.蚁群算法在应急物流配送车辆调度问题中具有合理性、可行性和有效性。 相似文献