原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
考虑员工上下班时间及早晚高峰期影响班车行驶速度等因素,建立协同车辆路径问题的数学模型.针对蚁群优化算法的缺点,结合具有快速全局搜索能力的遗传算法,并自适应地改变信息素挥发因子,采用混沌搜索产生初始种群可以加速染色体向最优解收敛,平滑机制有助于对搜索空间进行更有效的搜索,构成混合自适应蚁群优化算法.应用该算法和蚁群优化算法对该模型求解,实验证明了构造算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于蚁群优化算法.
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文献信息
篇名 公司班车的协同车辆路径问题
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 班车 协同车辆路径问题 蚁群优化算法 遗传算法 混沌搜索 平滑机制
年,卷(期) 2014,(12) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 3617-3620,3624
页数 5页 分类号 TP181
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.12.026
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 蔡延光 广东工业大学自动化学院 181 812 14.0 20.0
2 汤雅连 广东工业大学自动化学院 44 186 8.0 11.0
3 朱君 广东工业大学自动化学院 10 39 4.0 6.0
4 杨军 广东工业大学自动化学院 7 16 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
班车
协同车辆路径问题
蚁群优化算法
遗传算法
混沌搜索
平滑机制
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
论文1v1指导