基于改进蚁群算法的车辆路径仿真研究

• 作者: 唐连生 张则强 程文明 钟斌
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 物流 亚启发式 蚁群算法 车辆路径
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 交通体系与工具仿真
• 页码范围: 262-264
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2320字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2007.04.070

摘要

针对基本蚁群算法收敛速度慢、易陷于局部最优等缺陷,提出了一种改进蚁群算法.通过车辆的满载率调整搜索路径上的启发信息强度变化,对有效路径采取信息素的局部更新和全局更新策略,并对子可行解进行3-opt优化,在实现局部最优的基础上保证可行解的全局最优.通过对22城市车辆路径实例的仿真,仿真结果表明,改进型算法性能更优,同基本蚁群相比该算法的收敛速度提高近50%,效果显著,该算法能在更短时间内求得大规模车辆路径问题满意最优解,说明其具有较好的收敛速度和稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程文明	西南交通大学机械工程研究所	196	1987	21.0	34.0
2	张则强	西南交通大学机械工程研究所	96	1134	18.0	28.0
3	钟斌	西南交通大学机械工程研究所	22	417	10.0	20.0
4	唐连生	西南交通大学机械工程研究所	11	175	7.0	11.0