基于混合蚁群算法的物流配送路径优化问题的研究

建立优化物流配送路径的数学模型,然后构造求解该问题的混合蚁群算法。进行多次实验和计算,证明用混合蚁群算法优化物流配送路径,可以有效地求得问题的最优解或近似最优解。     

基于新型的蚁群算法在路径安排的研究

蚁群优化算法作为一种新型的启发式算法,在解决组合优化问题如旅行商问题,中可以得到较好的次优解而备受重视,但蚁群算法的运算过程由于受各种参数设置以及信息素更新方式的影响,存在着早熟收敛,容易陷入局部最优的现象。本文在这方面应用蚁群系统来进行尝试解决,并将其应用到邮递员的路径安排中进行实证检验。     

一种基于路径目的节点数的改进蚁群算法

组播技术是无线Mesh网的关键技术之一,它可以大大提高信息的传播效率。介绍了信息组播的主要步骤,指出蚁群算法是构建路由组播树的高效启发式算法。对传统的蚁群算法进行定性分析,并对其进行改进,在计算路径费用以及信息素更新时考虑路径上的目的节点个数,路径上的目的节点数越多,其信息素增长速率越快。两个例子的仿真结果表明,该改进算法与传统蚁群算法相比分别使费用和代价减少了28.57%和22.36%,改善了系统性能。     

基于改进MMAS的多配送中心车辆调度问题研究

针对城市多配送中心车辆调度问题,在分析最大最小蚁群算法的基础上,提出了改进MMAS算法,该算法重点对信息素的挥发机制进行探讨,并引入自适应机制对信息素的确定方案进行改进。实验结果证明,改进MMAS算法对于优化多配送中心物流车辆路径问题是有效的。     

无线传感器网络在农田数据监测中的应用研究——基于蚁群路由算法

采用一种优化信息素的蚁群路由算法,解决了无线传感器网络在农田数据监测中的数据传输路径问题。改进的蚁群路由算法综合考虑了传感器节点造价高昂、节点能量补充困难、信号强度易受障碍物影响以及传感器网络在农田中的应用特点等问题,在时间复杂度不变的情况下,延长了无线传感器网络的生命周期。通过matlab仿真证明:与基本蚁群路由算法相比较,采用改进的蚁群路由算法所找到的路径,具有"热路径"长度更短,无线传感器网络能耗更加均衡的优点。     

基于改进蚁群算法移动机器人的路径规划

针对基本蚁群算法的缺点,提出了蚂蚁回退、蚂蚁相遇、带交叉点的路径交叉的改进算法.通过随机数引入和状态转移概率的应用,平衡了各路径信息素,从而有效地进免陷入局部优化,使得算法在收效速度和执行效率上得到提高.     

同步卫星转发器二维时频资源蚁群调度算法

针对地球同步卫星转发器多任务时频资源调度问题，考虑任务执行时间和占用带宽需求，建立了以卫星系统总收益为目标的多约束规划模型，提出了基于任务频率时间窗口更新的蚁群调度算法。该算法综合考虑了任务优先级和时间灵活度，以增强蚁群在状态转移规则下的搜索能力；同时设计了虚拟任务、伪随机状态转移规则和信息素参数，保证算法向最优解逐步收敛。实例仿真表明，该算法相对于传统蚁群算法、遗传算法和启发式算法，在算法结果、寻优能力和稳定性方面具有显著优势。     

数字经济背景下基于ABC-ACO算法的冷链物流运输管理研究

随着信息技术的发展,数字经济在影响现代物流产业的同时也为冷链物流运输管理注入了新的活力。冷链物流产品在配送运输过程中,除了要关注时效性,还要关注客户的满意度。综合考虑时间窗约束和配送车辆载重量约束,以冷链物流配送车辆的运输距离最短和客户满意度最大为目标建立数学模型。通过引入人工蜂群算法(ABC)的分级思想,对蚁群算法(ACO)进行改进,并对每条路径上的信息素浓度做出限制,将其控制在一个已知的范围内,有效弥补蚁群算法早熟和搜索停滞的缺点,进而利用改进蚁群算法来求解该数学模型。最后,利用MATLAB软件对A城市某生鲜农产品冷链物流配送进行仿真,测试出改进蚁群算法的性能要优于基本蚁群算法和遗传算法,并为配送中心今后的物流配送指明了方向。     

仿血管路径的无线传感器网络故障容错路由算法

为提高无线传感器网络故障容错性和传输稳定性,实现网络负载 均衡,提出了一种仿血管路径的无线传感器网络故障容错路由算法。研究了人体血管路径特 性及属性关联,对网 络节点分区域等级标定并以不同概率值进行静态分簇,运用改进的蚁群算法BWAS(最优最差 蚂蚁系统)生成节点路 径,以路径信息素值作为传输路径的选择概率建立仿血管拓扑结构路由。因具有多条传输路 径并选择最高概率 作为传输路由, 避免了因节点或链路故障导致数据的延迟或丢失,提高了网络故障容错性和 传输稳定性,实现了网络能耗均衡。理论分析和仿真结果表明此算法具有良好性能。     

一种改进蚂蚁算法在TSP问题中的应用

蚂蚁算法是一种模仿蚂蚁群体行为的智能化算法。正反馈机制是蚂蚁算法的特点,它使得蚂蚁算法能够较快收敛到问题的最优解,但同时也是蚂蚁算法的缺陷,它使得蚂蚁算法容易陷入局部最优解。ACS和MMAS是两种典型的改进蚂蚁算法,通过引入伪随机概率选择规则和信息素最大、最小限制规则来加快蚂蚁算法收敛速度同时避免陷入局部最优解。目前,针对启发信息的影响进行改进的蚂蚁算法还没有。提出一种基于方向启发信息的改进蚂蚁算法,为蚂蚁算法的改进研究提供了新的思路。     

基于BWAS的无线传感器网络静态分簇路由算法

为提高路径搜索效率,避免动态分簇较多的能量消耗,提出了基于最优-最差蚂蚁系统(BWAS )的无线传感器 网络静态分簇路由算法。BWAS是对蚁群算法的改进,在路径搜寻过程中评价出最优最差蚂蚁 ,引入奖惩机制,加快了路径搜索速度。通过无线传感器网络静态分簇、簇内动态选举簇头 ,在簇头节点间运用BWAS算法搜寻从簇头节点到汇聚节点的多跳最优路径,能减少路径寻优 能量消耗,实现均衡能量管理,延长网络寿命,且具有较强的鲁棒性。通过与基于BWAS的 动态分簇和基于蚁群算法的动态分簇路由的仿真实验相比较,证实了本算法的有效性。     

基于改进蚁群算法的配送中心多目标选址问题研究

本文以配送中心多目标选址为研究对象,提出了解决多目标问题的新方法一改进蚁群算法,该算法通过蚁群对目标的单独优化和蚁群之间信息互递相结合,多个蚁群并行优化各目标分量,使各目标分量在彼此约束的条件下朝最优解逐渐接近,该算法具有很强的灵活性和收敛性,对于解决大规模、复杂的物流配送网络规划问题具有很大的实用价值。     

苏州市区单门店型农产品平价商店共同配送研究

文章对苏州市单门店型农产品平价商店的经营情况进行说明,针对实际问题通过规划数学模型,利用蚁群算法求得最优解,即最短路径和最少车辆,并达到最佳效果。最后,针对苏州市农产品平价商店进行共同配送的路径研究。     

基于自适应蚁群算法的车辆路径问题研究

车辆路径问题是一个NP-hard问题,传统的方法对其进行有效求解,本文分析了蚁群算法在VRP问题中的可行性,并提出了自适应策略对传统的蚁群算法进行改进,该策略可以根据不同搜索阶段调整参数提高算法的收敛速度。最后,通过芜湖市的数据对该方法进行检验,实验结果显示,本文提出的自适应蚁群算法的性能优于传统的蚁群算法。     

有时间窗的车辆路径问题的改进MAX—MIN蚁群算法

MAX—MIN蚁群算法是一种改进蚁群算法，文本构造了求解VRPTW的最大最小蚁群算法，将仿真结果与其他经典算法进行比较，结果证明该算法性能优良。     

基于Dijkstra算法的城市区域物流基地建设选址分析

本文选择了Dijkstra算法进行定量分析。首先，选出适合作为物流园区的主要备选点并定位出城市主要的被配送点，这一过程为定性分析；其次，借助电子地图将各点位置数字化，并借助地图路径对其中实际存在的路径进行标注，将各点位置与路径连接后，建立其数字模型，最终基于最短路径算法对模型进行定量分析，以期得出最优解。     

车载自组织网中基于蚁群算法的延迟感知路由协议

针对城市道路环境下车载自组织网(VANETs)中通信性能下降以及数据传输失败的问题,提出了一种基于蚁群算法的延迟感知路由(ACDR)协议。首先,建立双向车道的数学延迟模型;然后,根据提出的端点十字路口(EI)的概念,ACDR利用蚁群优化(ACO)寻找最佳路线,其中前向蚂蚁根据本地路段延迟以及当前十字路口与目的节点的端点十字路口之间的全局时延来选择路径,后向蚂蚁则负责在返回路径时更新信息素,同时,相邻十字路口之间利用贪婪转发算法进行数据包的传递。最后仿真比较了ACDR协议与连通性感知路由(CAR)协议的性能,结果表明提出的ACDR协议的数据包的传输延迟小,丢包率低,通信性能好。     

有时间窗的车辆路径问题的改进MAX-MIN蚁群算法

MAX—MIN蚁群算法是一种改进蚁群算法,文本构造了求解VRPTW的最大最小蚁群算法,将仿真结果与其他经典算法进行比较,结果证明该算法性能优良。     

区域多任务安全隐患排除的机器人调度策略

针对灰狼优化算法易陷入局部最优且单一算法不易解决障碍物空间多机器人隐患搜排的调度问题,提出了一种分步引导式多机器人安全隐患协同排除调度策略。首先引入非线性收敛因子调整策略和静态加权平均权重策略改进灰狼优化算法以避免算法陷入局部最优;随后通过改进的灰狼优化算法先后两次求解遍历顺序,引导机器人规划搜索路径与排除隐患点路径;最后在领航者-跟随者模型的基础上多机器人编队与队形变换避障,逐一到达隐患点位置实现多机器人的调度策略。通过国际通用6个基准函数进行测试,改进的灰狼优化算法在收敛速度、搜索精度及稳定性上均有明显提高,验证了区域多任务安全隐患排除的分步引导式多机器人协同调度策略的有效性。     

基于蚁群算法的车辆路径问题研究

本文首先对车辆路径问题及蚁群算法进行了介绍,并介绍了使用蚁群算法解决经典车辆路径问题时的参数设计及步骤,然后针对H公司在沈阳市的配送活动建立基于蚁群算法的优化模型,最后使用Matlab进行求解,研究结果表明:优化后的线路节约了车辆配送的总里程数,减少了车辆数量,提高了车辆满载率,降低了企业运输成本。