基于混合蚁群算法的物流配送路径优化研究

蚁群算法存在一些缺点,如容易陷入局部最小,使整个系统呈现出早熟现象等。文章将蚁群算法和遗传算法结合起来构造混合蚁群算法,建立优化物流配送路径的数学模型。用混合蚁群算法通过仿真实例有效求得物流配送路径问题的较优解。课题的研究对物流配送路径具有优化作用,节约物流运送成本,提升企业竞争力。     

有时间窗的车辆路径问题改进蚁群算法研究

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。     

基于ACO的TSP问题研究

从1991年意大利学者DorigoM等首次提出蚁群算法以来,蚁群算法作为一种自然计算方法,由解决TSP问题开始,从一维静态优化问题到多维动态优化问题,发展到今天已经相对成熟了,蚁群算法可以用来解决一些尚未找到有效算法的问题,而且蚁群算法还是元启发式算法(Metaheuristic),是一种算法框架,可以在其基本思想上针对不同问题做改进从而应用到不同问题上去.     

蚁群算法在物流配送路径优化问题上的应用

物流配送路径优化是现代物流配送服务的关键环节之一,需要一个快速而有效的求解算法,构建了物流配送路径优化问题的数学模型,并应用蚁群算法加以求解。在模拟试验基础上,得出了蚁群算法对物流配送路径优化问题十分有效的结论,探索出了一条高效求解物流配送路径优化问题的新途径。     

改进的蚁群算法在物流配送路径问题中的实现

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。     

基于蚁群算法的通勤车路径问题优化研究

在探讨车辆路径问题和蚁群算法基本原理的基础上,建立了某高校通勤车路径优化模型,并采用蚁群算法对该单位通勤车运行路径进行了优化研究.优化后通勤车总行驶路程减少了10.28％、总时间减少13.93％,而且运行时间和载客量标准差分别减少了43.78％、66.35％.优化方案解决了车辆载客量不均以及驾驶员工作量不均等问题,新的路线方案更加合理.应用蚁群算法解决通勤车路线规划问题的探讨,对解决类似问题具有参考和指导意义.     

基于自适应的改进蚁群算法在餐饮连锁物流配送中的应用

在基本蚁群算法的基础上进行改进,运用了一种信息素自适应调整策略,在旅行商问题(TSP)的搜索过程中自适应的调整信息素挥发系数,适当抑制算法的正反馈作用,拓展了搜索空间,扩大可行解的范围,提高蚁群算法的求解性能和运行效率。通过使用matlab对实际问题进行实验,证实了该自适应蚁群算法在求解物流配送问题时,搜索能力及收敛速度比传统的蚁群算法有较大提高。     

基于改进蚁群算法的数控机床主轴优化设计

通过机床主轴结构的分析,建立数学模型优化主轴。改进的蚁群算法,将寻优过程分为粗搜索和精搜索两个步骤,将粗搜索获得的可行解进行变异交叉操作,最后通过精搜索完成整个寻优过程。分别采用改进蚁群算法、基本蚁群算法和常规优化设计对主轴进行优化,对比分析优化结果可知,采用改进蚁群算法优化后体积减少了5.6%,刚度提高了8.2%,并且改进蚁群算法比基本蚁群算法优化耗时减少了36%,比常规优化设计减少了57%,这为机床主轴系统的优化提供了一种切实可行的优化算法。     

JIT环境下多工序订单生产排序模型及改进蚁群算法应用研究

订单排序问题是一类典型的组合优化问题,采用改进蚁群算法对一种具有多生产工序和JIT交货的订单模型进行建模求解,给出了详细的算法步骤,通过仿真计算和结果分析,与模拟退火算法和基本蚁群算法进行对比,证明了本算法的有效性。     

基于自适应的改进蚁群算法在餐饮连锁物流配送中的应用

在基本蚁群算法的基础卜进行改进,运用了一种信息素自适应调整策略,在旅行商问题(TSP)的搜索过程中自适应的调整信息素挥发系数,适当抑制算法的正反馈作用,拓展了搜索空间,扩大可行解的范围,提高蚁群算法的求解性能和运行效率.通过使用matlab对实际问题进行实验,证实了该自适应蚁群算法在求解物流配送问题时,搜索能力及收敛速度比传统的蚁群算法有较大提高.     

智能优化算法求解车辆路径问题的对比分析

利用智能优化算法解决车辆路径问题(VRP)是组合优化领域的一个研究热点。论文介绍了蚁群算法，粒子群算法和模拟退火算法的算法原理和求解流程，选用了Solomon数据集的三种不同客户规模，通过利用python编制程序对三种智能优化算法的求解性能进行了测试。研究表明粒子群算法对各规模CVRP问题求解的效果均不尽人意；模拟退火算法在中小规模时算法求得最优解能力更好，蚁群算法求解大、中、小规模CVRP问题的综合评价最高。研究结果对于带容积限制的车辆路径问题的算法选择具有一定的参考价值。     

基于演化蚁群算法的多目标物流网络优化

物流网络优化中普遍存在着多目标优化的问题.传统的多目标优化算法容易陷入局部最优,采用了多种群相关的蚁群算法求解多目标物流网络优化问题,两个种群分别针对总运费最小和最大单程距离最小两个优化目标,考虑蚁群算法的收敛速度,采用遗传算法对蚁群算法的多个初始参数进行优化选择.实验结果证明,该模型算法可以有效迅速地求得最佳路径,为决策者提供多个可选择的优化方案,避免局部最优解.     

基于改进初始信息素和公共路径的蚁群算法

针对基本蚁群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于对初始信息素的分布进行优化以及加强对较优解的公共路径进行利用的改进蚁群算法。改进后的算法加强了蚂蚁从其所在城市到下一步最大可选城市之间的路径上的初始信息素浓度,增强了算法对较长子路径的探索能力。对较优解的公共路径的利用则提高了改进算法的收敛速度和搜索精度。通过求解不同规模TSP(旅行商问题)并与ACS(蚁群系统)算法的对比,证明了改进蚁群算法的有效性。     

蚁群算法在卷烟配送路径优化中的应用研究

针对目前烟草商业企业的物流配送中存在的问题,提出用仿生学的蚁群优化算法对卷烟配送路径的选择进行优化,以基本的蚁群优化算法模型和原理为理论基础,建立了相应的数学模型,并结合某烟草公司的案例对本算法的应用进行了计算机仿真,实验结果表明该算法在求解卷烟配送的路径优化问题上是行之有效的。     

蚁群算法在卷烟配送路径优化中的应用研究

针对目前烟草商业企业的物流配送中存在的问题,提出用仿生学的蚁群优化算法对卷烟配送路径的选择进行优化,以基本的蚁群优化算法模型和原理为理论基础,建立了相应的数学模型,并结合某烟草公司的案例对本算法的应用进行了计算机仿真,实验结果表明该算法在求解卷烟配送的路径优化问题上是行之有效的.     

基于信息熵的改进蚁群算法及其应用

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。     

用混合蚁群算法求解多工序订单生产计划

多工序订单生产排序问题,是一类典型的组合优化问题。采用混合蚁群算法,对一种多工序订单模型进行建模求解,并给出了详细的算法步骤。通过用不同数量的订单、工序组合的数据进行模拟计算与结果比较,证明了混合蚁群算法在求解此类的问题的有效性以及良好的鲁棒性。     

浅析蚁群算法及其应用

蚁群算法是人工智能领域的一种模拟进化算法,在求解复杂优化问题方面具有一定的优势,是一种很有发展前景的计算智能方法。本文首先了解并分析了蚁群算法的基本原理,接着阐述了它的经典应用,最后总结了该算法的优点与不足。     

基于蚁群算法在TSP问题中的仿真分析

在移动机器人路径规划TSP问题中选取蚁群算法和遗传算法的matlab仿真作为研究重点,根据算法的特点分析了蚁群算法的主要参数例如启发信息影响程度的表达因子;信息素挥发系数,蚁群中的蚂蚁数量等对TSP问题规划最优解和效率的影响,同时对比遗传算法对TSP问题的仿真分析,得出蚁群算法的效率优势和遗传算法的稳定性优势,为进一步的两种算法优势互补融合研究做铺垫。     

三种常见现代优化算法的比较

现代最优化算法比较常见的有遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、鱼群算法和模拟退火算法。这些算法主要是解决优化问题中的难解问题。文章主要是对遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法三个算法的优化性能进行比较。首先介绍了三个算法的基本思想,以此可以了解三种算法有着自身的特点和优势,而后用这三种算法对典型函数进行计算,并对优化结果比较分析,提出了今后研究的方向。