基于自适应多态蚁群算法的多约束车辆路径问题

建立了在有客户优先级、路况影响、多车型、时间窗和容量等多约束条件下车辆路径问题(VRPMC)的数学模型.由于该模型是一个NP-hard问题,目前还没有多项式算法求解,又提出了采用自适应的多态蚁群算法(APACA)来对其进行求解的策略.首先,算法中侦察蚁完成满足约束条件的路径侦察并设置侦察信息素;其次,搜索蚁利用侦察蚁提供的辅助信息进一步搜索可行路径,通过多态蚂蚁间的协作和自适应调整挥发系数,能更快地搜索到问题的优化解;最后通过一个实例与节约算法、遗传算法、禁忌搜索算法和基本蚁群算法进行了对比,结果表明:对VR-PMC问题,APACA算法比前述算法在算法稳定性、运行距离、计算速度方面更具有优势.

基于自适应免疫多态蚁群算法的云数据库动态路径优化研究

云数据库的分布性及动态性增加了云中路由预测与识别的难度,影响云计算效率。针对以上问题,提出一种基于自适应免疫分组多态蚁群算法的云数据库动态路径优化过程。通过设置侦察蚁和搜索蚁两种状态蚁群,并引入自适应多态蚁群竞争策略,改善一般蚁群算法易陷入局部最优解的缺陷;在此基础上进一步融合具有快速全局搜索能力的人工免疫算法对搜索蚁路径优化过程进行改进,提高搜索速度和精度。仿真实验表明,该算法能更好地解决收敛速度和全局最优问题,能够在云中快速、合理地找到所需访问的数据库。

配送中多车场多任务多车型车辆调度研究

多车场多车型多任务的车辆调度优化是城市配送中的典型问题。针对该问题从空驶成本、运输成本和时间成本三个维度构建了一个VRP的数学模型,并采用自适应多态蚁群算法对模型加以求解。通过实例仿真,将仿真优化结果与未优化的随机结果进行了比较。结果发现优化后的成本比未优化的成本低,并且证明了对多车场多车型多任务的VRP模型进行优化非常必要。

基于模糊APACA的多目标团队个性旅游线路设计

针对旅游线路设计的综合性和复杂性,提出个性化旅游线路设计概念,建立多目标的团队个性化旅游线路模型。同时,用模糊三角函数解决旅行时间的不定性。根据问题特点提出改进的自适应多态蚁群算法,找到Pareto最优旅行线路解集,安排日程。该模型不仅考虑景点开放时间、游客总旅行天数等硬性约束,也考虑团队游客个性需求、景点最佳旅行时间等柔性约束。对模型和算法进行仿真实验分析,并与遗传算法做比较,结果表明提出的模型和算法是可行有效的。

大数据条件下车辆路径动态优化仿真

车辆配送路径的高性能动态优化能够有效降低运输成本、提高顾客满意度,提出了一种基于免疫优化多态蚁群算法的动态车辆路径优化方法。该方法综合考虑运输成本和惩罚费用,构建了带时间窗的动态调度模型。采用多态蚁群算法进行模型求解,引入自适应竞争策略提高全局寻优能力,利用人工免疫算法改进路径搜索过程,提高了寻优精度与速度。仿真实验结果表明,该方法能够有效实现大数据条件下的车辆动态路径优化,较好地解决了寻优精度与速度问题。

基于车辆共享的多配送中心车辆路径问题研究

在城市物流配送过程中,基于车辆共享的多配送中心车辆路径问题是典型的NP难问题。为提高客户满意度,添加了软时间窗条件约束,并创建了其相应的数学模型。然后,通过结合2-opt局部优化算法的自适应多态蚁群算法求解该数学模型。最后,采用实例验证了该算法在解决基于车辆共享的多配送中心车辆路径问题方面的可行性和有效性。