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摘要:
针对带时间窗车辆路径问题求解时蚁群算法存在容易陷入局部最优,而遗传算法初始种群的优劣对算法有效性存在直接影响,提出一种混合蚁群优化算法。算法首先在蚁群算法的节点选择概率公式中引入时间窗因素,以得到初始种群,然后通过遗传算法的交叉算子和变异算子对初始种群中的较优路径进行交叉和变异操作,从而得到更优的路径。通过 Matlab 环境下对文中混合算法进行仿真实验,在车辆利用率和路径规划上效果明显,表明了算法的高效性,同时混合算法可以避免陷入局部最优。
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文献信息
篇名 一种带时间窗车辆路径问题的混合蚁群算法
来源期刊 中山大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 蚁群算法 遗传算法 车辆路径问题 时间窗
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 41-46
页数 6页 分类号 TP301.6
字数 4821字 语种 中文
DOI 10.1347/j.cnki.acta.snus.2015.01.009
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 罗中良 惠州学院计算机科学系 67 241 8.0 12.0
2 黄震 惠州学院计算机科学系 25 115 7.0 9.0
3 黄时慰 惠州学院计算机科学系 1 21 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
蚁群算法
遗传算法
车辆路径问题
时间窗
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
中山大学学报(自然科学版)
双月刊
0529-6579
44-1241/N
大16开
广东省广州市新港西路135号
46-15
1955
chi
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