10.3969/j.issn.1006-9348.2023.01.027
基于AACGA算法的校园防疫配送路径优化
疫情期间高校需要进行防疫物资配送,针对这一问题,基于传统蚁群算法(ACO)中的缺陷,提出一种自适应蚁群遗传算法(AACGA),建立车辆路径规化模型,通过分段更新信息素,自适应调整概率转移参数,并融入遗传算子进行优化,加强了搜索能力,有效的使算法跳出局部最优解.以新疆22所高校为例进行优化仿真测试,最终实验结果表明,在车辆配送成本以及收敛速度上,上述算法较之于其它算法有着明显的提升,从而验证了该算法的有效性.
自适应、遗传算子、车辆路径规划
40
TP391.9(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;天山雪松项目;新疆财经大学研究生科研创新项目
2023-03-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
143-148,310