基于蚁群算法的物流配送路径优化

物流配送路径优化是个复杂的强约束优化问题,该问题的解决对降低配送成本有重要意义。本文将近年新出现的蚁群算法应用于物流配送的路径优化问题,设计了求解物流配送路径优化问题的蚁群算法。通过对应用实例的仿真计算,结果表明该方法对物流配送路径优化是实用和有效的。为解决物流配送路径优化问题提供了一种新的随机搜索寻优的有力手段。     

改进的蚁群算法在物流配送路径问题中的应用

物流配送路径优化是近年来物流领域的重点研究问题.本文针对传统Dijkstra算法在处理结点数较多的应用时存在计算时间和存储空间较大的问题,提出了一种基于改进的蚁群算法的物流配送路径优化算法,构建了物流配送的优化模型,阐述了改进的蚁群算法在物流配送路径优化中的实现.实验结果表明,本算法在物流配送路径优化中是行之有效的.     

蚁群算法在煤炭配送路径中的应用

针对多配送中心煤炭车辆调度问题的复杂性,建立该问题的数学模型并提出合理假设和约束条件,以缩短配送路径降低配送成本为目标构造该问题的目标函数。文章结合实例应用蚁群算法对煤炭配送路径进行优化降低运输成本,通过实验验证了蚁群算法在煤炭配送路径优化问题的有效性。     

基于改进蚁群算法的无线传感器网络路径优化

针对传统的无线传感器网络数据传递过程中,会出现多个数据选择同一最短路径,导致数据出现竞争,造成路径阻塞,降低无线传感器网络数据传递速度的问题,提出了基于改进蚁群算法的无线传感器网络路径优化处理方法。方法是将需要传递的数据按最短路径传输,假设传输路径堵塞,则将堵塞信息发送到初始位置,后续需要传递的数据可以选取其它的次合理路径,从而避免了传统方式的缺陷。     

一种改进的蚁群算法在机器人路径规划中的应用

随着现代化科学技术的飞速发展,高科技技术也得到了越来越广泛地应用.路径规划技术作为机器人研究和人工智能研究中一个非常重要的研究领域,对于提高机器人功能和技术层次等方面都有巨大的作用.路径规划能够有效地帮助移动机器人实现导航技术的成功运用,同时也能够较好地评判移动机器人的智能化程度.本文主要阐述了移动机器人技术中基本蚁群算法在路径规划中的应用,同时改进并优化了该种蚁群算法,通过“三步走”的方式,帮助α、β与Q实现最佳组合确定的模式,以此来显著提高机器人的稳定性以及寻优能力.     

蚁群算法在自动化仓库路径规划中的应用

针对复杂工作环境中的自动化仓库路径规划和协作问题,根据蚁群算法在路径选择上可以很快找到最短路径的特征,提出运用蚁群算法,建立自动化仓库路径规划模型,并进行模拟研究,得到最短路径解,同时也进一步验证了蚁群算法的有效性和实用性。     

蚁群算法的原理及其在组合优化中的应用

蚁群优化算法是近年来出现的一种新的启发式搜索算法。首先介绍了蚁群算法的基本原理,然后讨论了其在组合优化中的应用,最后分析了蚁群算法的一些基本特点。     

蚁群算法及其在组合优化问题中的应用

介绍了一种求解复杂组合优化问题的新型的模拟进化算法——蚁群算法。阐述了该算法的基本原理、模型以及实现过程,并且介绍了蚁群算法在TSP问题、二次分配问题、车间作业调度问题、大规模集成电路综合布线以及车辆路径问题等组合优化问题中的应用思路。     

蚁群算法在路径规划中的应用研究

首先,在叙述蚁群算法存在的问题后,提出了本文中的基于方向夹角的蚁群算法。然后,本文用西安市交通道路网络数据对基于方向夹角的蚁群算法进行了实验。结果表明,本文中改进的蚁群算法具有寻优能力强,收敛速度快,参数设置稳定的优点。     

蚁群算法在城市交通导航系统中的应用

智能交通系统是现代化城市中必须具备的,为了解决城市交通中存在的交通拥挤、交通事故等问题,必须对交通情况进行实时追踪,并能根据实时信息对正在行驶的车辆进行实时导航,这是智能交通系统中的一个重要的组成部分.根据城市交通的实际,采用蚁群算法解决城市交通行驶中的车辆最优路径的问题,利用给出的算法不仅可以找到车辆行驶的较短路径,而且还能帮助车辆选择车流量较少的路径行驶.     

车辆路径问题的数学模型及优化算法

通过分析交通路径的特点,给出求解车辆路径问题(VRP)的改进的蚁群算法.该算法通过引入启发因子和参数自适应调整,加速了收敛效率,改善了全局搜索能力,最终数值例子表明本文所提算法是可行的、高效的.对VRP问题有较好的求解效果。     

蚁群算法在TSP问题中的应用及其优化研究

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法。分析了蚁群算法的基本模型和算法在TSP问题中的实现方式,针对其缺陷对基本的蚁群算法进行了一定的改进。     

蚁群算法在移动代理迁移中的应用

本文分析了移动代理迁移中的主要问题,即移动代理迁移路径问题,介绍了蚁群算法的原理及优点,重点介绍了蚁群算法如何在移动代理迁移中应用及其具体流程。     

蚁群算法在直升机航迹规划中的应用

本文介绍了一种蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）在直升机航路规划中的应用,给出的n个目标点的坐标信息,利用蚁群算法计算出最短路径;并利用MFC生成最优路径。该方法直观、有效;经过多次的实验论证,有着较高的应用价值。     

求解车辆行程优化问题的自适应蚁群算法研究

引入自适应的菲尔蒙更新策略,构建了自适应蚁群算法,用于处理车辆行程优化问题。仿真结果表明,该算法对于车辆行程优化是有效和实用的。     

基于改进蚁群算法的危险化学品运输路径优化

针对危险化学品运输存在的事故风险和事故成本比较大的问题,考虑危险化学品的运输特殊性,构建一个危险化学品运输的车辆路径优化模型,利用改进蚁群算法和进行模型求解。以京F公司的13个客户作为配送点,根据每个配送点的地理位置坐标、需求量、危险品运输车辆禁行路线等数据,分别采用基本蚁群算法和改进蚁群算法对运输路径进行优化,实验结果证明改进后的蚁群算法有效降低了京F公司的危险化学品运输的物流成本,保证蚁群在搜索路径时快速收敛。     

基于蚁群算法的自适应路径选择方法

给出了一种基于蚁群算法的自适应路径诱导方法,阐述了蚁群在进行路径选择时的交互过程。通过蚁群的作用使得交通需求在路网中得到合理分配,使交通路网状态趋于通畅的最佳状态。     

基于改进蚁群算法移动机器人的路径规划

针对基本蚁群算法的缺点,提出了蚂蚁回退、蚂蚁相遇、带交叉点的路径交叉的改进算法.通过随机数引入和状态转移概率的应用,平衡了各路径信息素,从而有效地进免陷入局部优化,使得算法在收效速度和执行效率上得到提高.     

蚁群算法研究综述

蚁群算法是一种仿生进化算法.该算法在组合优化、网络路由、函数优化、数据挖掘等领域获得了广泛的应用,并取得了较好的效果.本文在对蚁群算法原理、模型研究的基础上,对国内外的研究现状进行了总结和分析,对今后的进一步研究提供了借鉴和参考.     

一种优化的蚁群算法

蚁群算法是一种新型的启发式算法,它具有许多优良性质,被广泛用于求解组合优化问题,但基本蚁群算法也存在诸多不足。为使蚊群算法对应TSP问题的解更加优良,提出了一种改进的蚁群算法并对它进行了试验,结果表明改进算法是有效的,这也为蚁群算法的优化提供了一个新的途径。