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基于改进型蚁群算法的车辆导航路径规划研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在分析车辆路径规划问题(VLD)特点的基础上,提出了VLD的数学模型以及适用于求解VLD的蚁群算法。详细分析了蚁群算法的参数对算法收敛速度和计算结果精确度的影响,提出了一种能够提高算法的收敛速度和全局搜索能力的参数自适应调整的策略,并对原有基本蚁群算法进行了改进。随后进行了仿真试验,根据所得仿真结果将改进蚁群算法与基本蚁群算法从全局收敛能力、计算稳定性以及计算速度等方面进行了全面比较,结论表明改进蚁群算法各方面均优于基本蚁群算法,证明了改进算法的可行性及有效性。 相似文献
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具有同时配送和回收需求的车辆路径问题的混合遗传算法 总被引:7,自引:0,他引:7
介绍了具有同时配送和回收需求的车辆路径问题(VRPSDP),并对其进行了描述,建立了该问题的数学规划模型。结合2-opt法和等级替换策略等设计了求解VRPSDP的一种混合遗传算法,给出了该算法初始种群的两种生成规则———随机生成和构造初始种群,设计了相应的交叉和变异算子,并详细阐述了违反约束条件的处理方法。通过随机模拟试验以及与其他方法的对比分析表明:该算法可有效缩短车辆行驶距离,而构造初始种群则在一定条件下可显著提高混合遗传算法的收敛速度并改善其运行结果。 相似文献
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文中针对VRP问题提出了多种算法,可概括为2大类:精确算法和启发式算法(传统启发式和现代启发式算法).文中据此总结了动态规划法、最近插值法、遗传算法和模拟退火算法的步骤及特点,并对这4种算法的优缺点及适用范围等进行了分析比较,提出了今后的发展和研究方向. 相似文献
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几种车辆路径算法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文中针对VRP问题提出了多种算法,可概括为2大类:精确算法和启发式算法(传统启发式和现代启发式算法)。文中据此总结了动态规划法、最近插值法、遗传算法和模拟退火算法的步骤及特点,并对这4种算法的优缺点及适用范围等进行了分析比较,提出了今后的发展和研究方向。 相似文献
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车辆路径问题的模拟退火算法 总被引:14,自引:0,他引:14
在构造车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)数学模型后,采用路径间调整和路径内优化方法,结合模拟退火算法策略对该问题进行求解。重点阐述了VRP模拟退火算法的设计思路,详细分析和编制了求解程序框图,并实现了计算机求解。仿真测试结果表明:采用模拟退火算法求解VRP效果显著,计算速度较快,与有关算法对比显示了较强的实用性和可操作性,为解决大规模VRP提供了一种有效算法。 相似文献
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考虑真实交通路网,探讨了可获知偶发拥堵持续时间的动态车辆路径问题.在利用改进的Dijksta算法将路段行驶时间转化为客户点间最短行驶时间的基础上,根据常发拥堵信息,通过遗传算法安排车辆初始配送路径,根据实时获知的偶发拥堵因素影响下的路段行驶时间和其持续时间,以2-opt和insertion方法更新车辆配送路径,通过车载导航系统实时指导车辆行驶路线.数值试验表明,该方法可根据偶发拥堵信息更新车辆配送路线,以避开偶发拥堵影响路段,缩短总配送时间0.65~13.18 min;获知偶发拥堵持续时间帮助多节省了配送时间 -0.16~4.17 min.节省的时间随偶发拥堵因素对路网影响的加剧而更显著. 相似文献
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在实际配送过程中,考虑到部分城市道路存在限制大型配送车辆通行的现状,以及运输途中车厢内物品满足后进先出等装载约束能有效提高装卸效率的特点,将车辆限行和二维装箱约束加入到需求可拆分车辆路径问题中。同时考虑到车辆的使用成本和行驶成本,以车辆总配送成本最小为目标构建考虑车辆限行和二维装箱约束的需求可拆分车辆路径问题数学模型,设计了启发式算法来求解该模型,其中模拟退火算法确定需求拆分下的车辆配送路径,且在当前最优解判断时调用BLF算法检验物品的二维装箱约束,来减少频繁调用BLF算法的时间。数值案例验证了模型和算法的实用性,且所提出的算法的求解结果波动不大于0.8%,能在合理的时间范围内求解得到较好的配送方案,在车辆限行区域内采用双车型配送能节省15.17%~31.27%的总配送成本。 相似文献
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