求解多卸载点车载装箱问题的多信息素蚁群算法

• 作者: 孙林夫 李斌勇 王楠 田冉
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 车载装箱问题 蚁群算法 多信息素 单信息素 邻域
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 156-161
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 4821字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.08.029

摘要

为解决多种货物、多卸载点、多车承运中的车载装箱问题,建立一种基于装箱约束的多卸载点车载装箱模型.根据寻找最优装箱顺序和寻找最优路径的相似性,设计求解多卸载点车载装箱问题的多信息素蚁群算法,使用2类邻域缩减蚂蚁寻路的范围,通过权重的变化控制局部信息素和全局信息素的比重,从而提高算法的收敛速度并防止陷入局部最优.实验结果表明,该算法在体积利用率、重量利用率和所用车辆数量方面都优于贪心算法,在收敛速度方面快于单信息素蚁群算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王楠	西南交通大学信息科学与技术学院	13	60	5.0	7.0
2	孙林夫	西南交通大学信息科学与技术学院	37	261	9.0	15.0
3	李斌勇	西南交通大学信息科学与技术学院	4	21	3.0	4.0
4	田冉	西南交通大学信息科学与技术学院	4	15	2.0	3.0