车辆路径问题的模拟退火算法

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。

面向车辆路径问题的改进蚁群算法研究

为解决基础蚁群算法在求解车辆路径问题时出现收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种改进蚁群算法。首先,引入节约矩阵更新选择概率公式引导蚂蚁搜索;其次,运用分段函数改进挥发因子,调整算法的收敛速度;再次,使用2-opt法,提高算法的局部搜索能力;最后,选取车辆路径问题国际通用数据集进行仿真,运用控制变量法找到信息素因子和启发函数因子的合适取值,以P类数据测试算法的改进效果,并与基础蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法进行对比。结果表明,相较于基础蚁群算法,改进蚁群算法的最优路径总长度平均减少了6.97%;与遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法相比,改进蚁群算法的寻优能力更强、收敛速度更快。因此,改进蚁群算法可以有效减少路径长度,跳出局部最优,加快收敛速度,尤其是在单路线允许服务点较多且各点分布较离散的车辆路径情况下,其优势更为明显,可为解决车辆路径问题提供一定的参考。

改进蚁群算法在车辆路径问题中的应用

从蚁群算法在求解实际问题时收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷出发,对蚁群系统转移规则、局部信息素更新方面进行改进,并将其应用到DCVRP问题中,求解时引入候选列表和2-opt局部搜索策略,以减少计算时间并达到事先淘汰不良路径的目的.通过与其他元启发式方法比较,实验结果表明,本文改进蚁群算法其结果明显优于另外四种主要的路径问题启发式方法.

求解带容量约束车辆路径问题的离散布谷鸟算法

提出一种离散布谷鸟算法(DCA)求解带容量约束的车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem)。该算法采用轮盘赌机制增强初始解选择的随机性,对基本布谷鸟算法的莱维飞行操作中,使用2-opt法和exchange法进行位置更新;在寄生巢位置更新中,使用shift法和reverse法增强最优解的局部开发能力。选取augerat标准数据集测试算法,并比较BA、ACO、SA及PSO算法结果。实验结果表明:离散布谷鸟算法能够有效解决带容量约束车辆路径问题,有较强的寻优能力,求解质量优于其他4种对比算法。

求解绿色车辆路径问题的离散乌贼算法

为求解绿色车辆路径问题(green vehicle routing problem),提出一种离散乌贼算法(DCOA)。采用轮盘赌机制增强初始解选择的随机性,引入精英片段插入策略指导乌贼细胞群的进化方向,提高搜索效率,利用2-opt法和shift法优化当前细胞,增强最优解的局部开发能力。选取Augerat标准数据集,对算法进行测试,并与BA、PSO、CS、SA以及ACO算法进行比较。实验结果表明,DCOA算法相较于其它算法有更强的寻优能力,可以有效求解绿色车辆路径问题,求得的解更能满足绿色车辆路径问题的需求。

混合分布估计算法求解动态需求多车型车辆调度问题

针对物流配送客户需求动态变化,车场车型不是唯一特点,建立基于时间轴的多车型动态需求数学模型,根据客户动态需求将动态配送问题转换成一系列静态配送问题。设计了一种将分布估计算法与并行节约算法混合的算法实时优化模型。引入重定位法与2-opt法局部搜索算法局部调整线路内子路径及线路间路径,进一步提高算法收敛速度。仿真实验与算法验证了所提算法的有效性与优越性。

混合蚁群算法求解物流配送车辆路径优化问题研究

文中在分析VRP与旅行商问题(TSP)区别的基础上,构造了求解VRP的混合蚁群算法。将蚁群系统(ACS)算法同节约量和局部搜索策略2-opt法相结合来改进基本蚁群算法。仿真实验结果表明混合蚁群算法性能优良,能够有效地求解VRP问题。