基于DNA-蚁群算法的车辆路径优化问题求解

摘要：

蚁群算法在解决车辆路径问题( VRP)时存在过早收敛于局部最优解、收敛速度慢等问题,并且由于蚁群算法的参数选择没有严格规定,如果参数选择不当,将影响其寻找最优解的效率。为解决上述问题,将DNA算法中的交叉变异思想应用于基本蚁群算法中,提出一种新的DNA-蚁群算法,将基本蚁群算法中的参数进行DNA交叉变异,有效控制蚁群算法的参数选择,从而得到一组最优参数来求解VRP模型。实验结果表明,DNA-蚁群算法能有效解决车辆路径优化问题,更快寻找到全局最优解或较优解,提高了基本蚁群算法的寻优能力和效率。

关键词：DNA-蚁群算法、基本蚁群算法、车辆路径优化问题、交叉变异、信息素更新

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国物流学会基金资助项目2012CSLKT027。

在线出版日期：2014-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：205-208,213