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1.
席先杰 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2011,11(6):30-31,35
车辆路径问题(VRP)是一类物流配送领域具有广泛应用的组合优化问题,属于NP难题。一种改进的蚁群优化算法可以用于求解VRP。实验结果表明,采用蚁群优化算法能有效求解VRP问题。 相似文献
2.
高大利 《泉州师范学院学报》2010,28(2):10-13
将最大最小蚂蚁算法与变异操作相融合,改进物流配送路径问题的求解,其算法首先采用最大最小蚂蚁算法产生较优解,然后使用变异操作对较优解进行优化.测试结果表明:该改进算法可以避免蚁群算法在搜索过程中陷入局部最优,有效地提高算法的全局寻优能力. 相似文献
3.
高大利 《赤峰学院学报(自然科学版)》2011,27(1):25-27
将混沌与最大最小蚂蚁算法相融合,在蚁群算法的信息素更新规则中加入混沌扰动量避免了在搜索过程中陷入局部极值.测试结果表明混沌蚁群算法能够有效地提高算法的全局寻优能力,对于物流配送路径问题的求解能够获得满意的结果. 相似文献
4.
方文超 《锦州师范学院学报(哲学社会科学版)》2014,(6):74-77
物流配送是物流管理的重要环节,物流配送关系到物流活动的正常开展,因此,物流配送优化成为学术界和企业界的研究热点。而传统蚁群算法由于存在着缺点,所以采用一种改进蚁群算法以改善传统算法的不足。基于改进蚁群算法,构建物流配送模型,求解最优解。通过算例,求得最优解,实现目标函数最小化。结论表明:改进蚁群算法是求解物流配送优化问题的有效方法。 相似文献
5.
蚁群算法是求解物流配送最佳路径的有效仿生模拟方法,但存在早熟、停滞、局部最优等缺陷。文章从蚁群算法的数学本质出发,提出将单纯蚁群算法与爬山算法、混沌理论、K-均值聚类算法相结合等几种有效的改进策略,使得改进后的蚁群算法具有更多优越性。 相似文献
6.
基于双层蚁群优化算法的城市物流配送路径规划 总被引:1,自引:0,他引:1
城市物流配送路径规划问题,是配送过程中最重要的问题之一,针对现有各种配送路径规划算法在求解复杂问题时的局限性,提出了基于双层蚁群优化算法的物流配送路径规划新算法,对带有约束条件的配送网络权重模型进行了高效求解.仿真结果验证了所设计算法的实用性和有效性. 相似文献
7.
唐年庆 《绵阳师范学院学报》2008,27(5)
利用多Agent技术,描述了电子商务物流配送优化路径模型,并分析了此模型的工作原理。针对电子商务物流配送优化路径问题,对蚁群算法进行改进,提高其搜索能力和加快收敛速度。通过仿真,验证了此方法在电子商务物流配送优化路径求解中具有很好的可行性与有效性。 相似文献
8.
9.
随着物流行业的发展。物流配送成本成为人们关注的问题。为了进一步降低日益复杂的物流配送成本.该文将一种改进的蚁群算法应用于物流配送车辆路径优化问题中,设计了求解物流配送路径优化问题的改进蚁群算法,并应用实例加以仿真计算,实验仿真证明了该改进蚁带算法的有效性。 相似文献
10.
车辆行驶路径优化问题是智能安全交通网络的重要组成部分。针对传统车辆路径求解搜索时间过长、得不到最优解、求解质量不高的现况,在研究一般物流配送路径问题处理方法和数学模型的基础上,提出了一种改进的蚁群算法求解问题以提高构建路径的速度和质量,在限量车辆路径问题(CapacitatedVehicleRoutingProblem,CVRP)中用改进的蚁群算法来优化求解车物流的配送路径。通过MATLAB仿真结果表明,蚁群算法搜索速度相对较快,具有良好的全局求优能力,收敛结果表明可以准确求出最优路径,相比传统方案,优化后解的质量得到了提高,速度提高了80%左右,是一种可行性较高的求解物流配送路径优化问题的有效算法。 相似文献
11.
余慧 《湖北第二师范学院学报》2012,(8):9-12
由于常规蚁群算法容易陷入局部最优,出现停滞现象等问题,本文采用了城市选择策略,局部信息素更新策略,最优解预测策略和局部优化策略对蚁群算法进行优化改进,提出了基于局部信息素更新的思想。并通过一些TSP问题对改进的蚁群算法进行验证。实验结果表明改进后的蚁群算法在求解一些TSP问题上可以得到比目前所了解的最优解更满意的解。 相似文献
12.
提出了一种无线传感器网络中基于蚁群算法的单向链路路由算法,该算法采用单向链路和双向链路相结合的方法,寻找源节点到目的节点的最优路径。仿真结果表明,该算法能够选择参数性能好的路径,最优路径上的总时延远远小于只支持双向链路的传统蚁群算法,而且最优路径的收敛速度明显加快,由此节省了无线传感器网络中的能耗。 相似文献
13.
蚁群算法的原理及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
王芳 《潍坊教育学院学报》2005,18(2):70-72
蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法。该算法采用分布式并行计算机制,具有较强的鲁棒性;但有搜索时间较长,易陷入局部最优解的缺点。本文首先讲述蚁群算法的来源和基本原理,然后讨论蚁群算法的几种改进策略,并简单介绍近年来蚁群算法在许多新领域中的发展应用,最后对今后进一步研究的方向作了展望。 相似文献
14.
QoS网络路由问题是一类NP-完全问题,不能在多项式时间内找到问题的解答。本文应用蚁群算法,通过生物仿真运算,能较快地得到全局最优解。 相似文献
15.
提出了一种基于改进蚁群算法的动态K-均值聚类算法思想,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,动态地确定了聚类数目和中心,然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行K-均值聚类弥补蚁群算法的不足。两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现了基于改进的蚁群聚类算法分析。 相似文献
16.
赵运红 《桂林师范高等专科学校学报》2011,25(4):179-181
从系统学的角度分析了蚁群算法的分布武计算、自组织和正反馈等的系统特征.给出了改进的蚁群算法详细分析和分类,通过TSP问题应用TSP-Ei151在MATLAB7.6中进行了仿真实验.实验结果证明改进的算法在迭代次数、牧敛性和全局性上优于基本蚁群算法. 相似文献
17.
提出了一种基于改进蚁群算法的动态K-均值聚类算法思想。该算法首先利用蚁群算法较强处理局部极值的能力,动态地确定了聚类数目和中心,然后利用蚁群聚类得到的结果,进行K-均值聚类弥补蚁群算法的不足。两者的有机结合可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现基于改进的蚁群聚类算法分析。 相似文献
18.
根据蚂蚁生态学提出的蚁群算法是一种新颖的用于求解复杂组合优化问题的模拟进化算法,具有典型的群体智能特征,表现出较强的学习能力和适应能力。阐述了该算法的基本原理、算法模型和在旅行商问题中的具体应用过程,并对算法进行了总结和展望。 相似文献