基于改进蚁群算法的物流配送路径优化

摘要：

建立了带约束条件的物流配送问题的数学模型,运用蚁群算法解决物流配送路径优化问题,将遗传算法的复制、交叉和变异等遗传算子引入蚁群算法,以提高算法的收敛速度和全局搜索能力;改进了信息素的更新方式,以提高蚁群算法的自适应性,使得算法在执行过程中能根据收敛和进展情况,相应地调整信息残留程度,从而提高收敛速度或全局搜索能力;引入了一种确定性搜索方法.加快启发式搜索的收敛速度.经过多次对比实验表明,使用改进的蚁群算法优化物流配送线路,可以有效而快速地求得问题的最优解或近似最优解.

关键词：物流配送、路径优化、蚁群算法、蚁群系统

所属期刊栏目：42

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：浙江省科技攻关计划2005C13023

在线出版日期：2008-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：574-578,597