基于改进蚁群算法的VRPTW优化问题研究

VRPTW被证明是一个NP难题,VRPTW的意义旨在车辆数最少和路径长度最短。本文在对VRPTW的数学模型进行分析的前提下,对基本蚁群算法状态转移概率加入了时间窗限制因素,对信息素轨迹更新采用了上下限因素,且应用改进后的蚁群算法解决了算法在处理带时间窗的车辆路径问题时出现的搜索效率低、易陷入局部最优等问题。仿真结果表明,本文的改进算法与其他智能启发式算法在解决VRPTW时,具有最优路径较短、总耗时少的优势。