基于DNA-蚁群算法的车辆路径优化问题求解

• 作者: 孙云山 张立毅 费腾
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: DNA-蚁群算法 基本蚁群算法 车辆路径优化问题 交叉变异 信息素更新
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 205-208,213
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3159字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.12.038

摘要

蚁群算法在解决车辆路径问题( VRP)时存在过早收敛于局部最优解、收敛速度慢等问题,并且由于蚁群算法的参数选择没有严格规定,如果参数选择不当,将影响其寻找最优解的效率。为解决上述问题,将DNA算法中的交叉变异思想应用于基本蚁群算法中,提出一种新的DNA-蚁群算法,将基本蚁群算法中的参数进行DNA交叉变异,有效控制蚁群算法的参数选择,从而得到一组最优参数来求解VRP模型。实验结果表明,DNA-蚁群算法能有效解决车辆路径优化问题,更快寻找到全局最优解或较优解,提高了基本蚁群算法的寻优能力和效率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张立毅	天津大学电子信息工程学院	116	611	13.0	18.0
5	孙云山	天津商业大学信息工程学院	39	182	8.0	12.0
6	费腾	天津大学电子信息工程学院	34	256	10.0	15.0