基于改进蚁群算法的车辆路径仿真研究

摘要：

针对基本蚁群算法收敛速度慢、易陷于局部最优等缺陷,提出了一种改进蚁群算法.通过车辆的满载率调整搜索路径上的启发信息强度变化,对有效路径采取信息素的局部更新和全局更新策略,并对子可行解进行3-opt优化,在实现局部最优的基础上保证可行解的全局最优.通过对22城市车辆路径实例的仿真,仿真结果表明,改进型算法性能更优,同基本蚁群相比该算法的收敛速度提高近50%,效果显著,该算法能在更短时间内求得大规模车辆路径问题满意最优解,说明其具有较好的收敛速度和稳定性.

关键词：物流、亚启发式、蚁群算法、车辆路径

所属期刊栏目：24

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：四川省应用基础研究计划04JY029-058-1;四川省科技攻关项目2006Z08-037

在线出版日期：2007-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：262-264