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摘要:
使用改进蚁群算法结合大规模邻域搜索算法解决带时窗限制的车辆路径问题.首先对蚁群算法信息素及算法结构进行分析及改进,并提出了新的解题策略,由此得到可行解;然后在区域改善部分用邻域搜索算法进一步提高解的性能.给出混合算法计算Solomon100国际标准题库问题的结果,并与同类方法的文献最优解进行比较.
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文献信息
篇名 基于混合算法的带时间窗车辆路径问题
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 蚁群算法 大规模邻域搜索算法 带时间窗口车辆路径问题
年,卷(期) 2007,(5) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 807-810
页数 4页 分类号 TP301
字数 3731字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-8152.2007.05.022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈兴林 哈尔滨工业大学航天学院 164 1267 18.0 24.0
2 宋申民 哈尔滨工业大学航天学院 105 1195 19.0 25.0
3 陈宝文 哈尔滨工业大学航天学院 3 77 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
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2019(3)
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研究主题发展历程
节点文献
蚁群算法
大规模邻域搜索算法
带时间窗口车辆路径问题
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
16
总被引数(次)
72515
相关基金
教育部留学回国人员科研启动基金
英文译名:the Scientific Research Foundation for the Returned Overseas Chinese Scholars, State Education Ministry
官方网址:http://www.csc.edu.cn/gb/
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导