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摘要:
从基本的蚁群算法出发,讨论参数a、β及P、Q的改变对算法的影响,并通过遗传算法对α、β和Q进行遗传变异改变其值,进而对算法进行改进.既提高了算法的收敛性,又避免了算法过早地陷入局部最优,提高了解的质量.通过实验证明算法可行、有效. .
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文献信息
篇名 一种改进的蚁群算法及其在VRP中的应用
来源期刊 科学技术与工程 学科 交通运输
关键词 车辆路径问题 蚁群算法 遗传算法
年,卷(期) 2008,(2) 所属期刊栏目 研究简报
研究方向 页码范围 563-565
页数 3页 分类号 U492.312
字数 2072字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-1815.2008.02.062
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 左春荣 合肥工业大学管理学院 35 241 11.0 13.0
2 屈先锋 合肥工业大学管理学院 1 12 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
车辆路径问题
蚁群算法
遗传算法
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
科学技术与工程
旬刊
1671-1815
11-4688/T
大16开
北京市海淀区学院南路86号
2-734
2001
chi
出版文献量(篇)
30642
总下载数(次)
83
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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