改进蚁群算法在TSP中的应用研究

针对现有路径动态诱导算法在交通问题规模增大时存在的性能急剧下降的问题,提出了一种改进的混合遗传蚁群算法。为解决蚁群算法对信息素的强依赖性导致的局部最优解现象,及遗传算法存在的全局搜索性能强但收敛速度慢等问题,将蚁群算法与遗传算法相结合,基于遗传算法的交叉变异因子,改进了信息素浓度的设定方式,加强了传统蚁群算法的全局搜索能力;利用蚁群算法的局部搜索能力较强的特点,提高了传统遗传算法的收敛速度。仿真结果表明,相比于遗传算法与蚁群算法,所提算法在求解不同规模的旅行商问题时具有更强的全局搜索性及快速收敛性。

面向物流车辆路径规划的自适应蚁群算法

针对蚁群算法在物流车辆路径规划易陷入局部最优,收敛速度较慢等问题,提出一种自适应蚁群算法。利用模拟退火算法构建蚁群算法的初始值,对蚁群算法的状态转移规则和信息素挥发因子进行自适应调整,结合2-opt邻域搜索算法改变解的质量并进行优选。使用VRP官网算例将改进前后的算法对比分析,表明改进后的算法具有更好的求解质量和收敛速度,可以有效解决物流车辆路径规划问题。

基于蚁群算法的低碳冷链物流配送路径优化

针对生鲜产品冷链物流的配送效率和成本问题,提出一种基于蚁群算法的低碳冷链物流配送路径优化方法。在考虑运输成本、固定成本、制冷成本和时间惩罚成本的基础上增加碳排放成本和货物损坏成本构建冷链物流模型。通过在蚁群算法的状态转移概率中引入负荷因子,在全局信息素更新中引入向导策略,采用非线性方式对达到一定迭代次数要求的信息素总量进行自适应调整来改进蚁群算法。利用改进后的蚁群算法求解冷链物流模型。利用实际冷链物流配送数据和Solomon标准算例进行验证,仿真结果表明,与遗传算法和标准蚁群算法相比,优化算法收敛速度快且求解精度高。