共查询到10条相似文献，搜索用时 45 毫秒
1.
分析4种不同的水果运输调度问题（Fruits in Vehicle Routing Problem,FVRP）：带硬时间窗的具有需求关联的模型、带容量约束的车辆运输调度问题模型、车辆运输调度问题模型和旅行商问题模型,并构建了相应的数学模型,采用基本人工鱼群算法和全局人工鱼群算法对所建立的4种模型求解,实验证明,全局人工鱼群算法克服了精度低、后期收敛慢、复杂度较高等缺点,能有效地求解此类问题,进一步证明了问题模型的复杂程度影响算法寻优能力,问题模型越复杂,收敛更慢.同时,也体现出当问题模型较复杂时,全局人工鱼群算法的寻优质量和速度优于人工鱼群算法. 相似文献
2.
蚁群算法在求解车辆路径安排问题中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
蚁群算法是求解诸如车辆路径安排问题等组合优化问题的有效工具.本文在简要介绍蚁群算法和车辆路径安排问题的基础上,探讨了应用蚁群算法求解车辆路径安排问题时需要解决的问题,讨论了相应的解决方法和提高算法求解性能的方法. 相似文献
3.
针对非线性约束整数规划问题的特点,提出一种改进差分进化算法.将差分进化算法做了适当修正,在初始化和变异操作中加入取整运算,采用松弛可行基规则作为选择策略.实验研究结果表明.该算法能有效求解非线性约束整数规划问题. 相似文献
4.
车辆行驶路径优化问题是智能安全交通网络的重要组成部分。针对传统车辆路径求解搜索时间过长、得不到最优解、求解质量不高的现况,在研究一般物流配送路径问题处理方法和数学模型的基础上,提出了一种改进的蚁群算法求解问题以提高构建路径的速度和质量,在限量车辆路径问题（CapacitatedVehicleRoutingProblem,CVRP）中用改进的蚁群算法来优化求解车物流的配送路径。通过MATLAB仿真结果表明,蚁群算法搜索速度相对较快,具有良好的全局求优能力,收敛结果表明可以准确求出最优路径,相比传统方案,优化后解的质量得到了提高,速度提高了80%左右,是一种可行性较高的求解物流配送路径优化问题的有效算法。 相似文献
5.
为了改善初始解在解空间中的分布状况,根据SAT问题的变量极性差异约束,提出一种启发式初始解策略,以解决人工蜂群算法求解策略问题。该方法不仅保留了随机思想,而且设置了变量的取值倾向。实验证明,新策略能够进一步节约求解时间和内存消耗,提高求解成功率。 相似文献
6.
研究了电子商务环境下有时间窗的车辆路径问题,考虑了时间窗限制的约束,并构建以最小成本为目标的模型,包括固定成本、运输成本和惩罚成本。为求解所建模型,提出了基于改进智能水滴算法的车辆路径优化方案,并进行了程序设计。运用算法实例进行验证,并将算法结果进行对比分析,表明改进的算法收敛性更好,能求出问题的最优解。 相似文献
7.
8.
9.
对多配送中心车辆路径问题进行描述,并建立该问题的数学模型,设计了求解多配送中心车辆路径问题的两阶段算法。第一阶段把多配送中心车辆路径问题转化成单配送中心车辆路径问题,提出基于边界客户分配法的转化策略;第二阶段对单配送中心车辆路径问题进行求解,采用禁忌搜索算法进行优化求解,最后表明算法的有效性和可行性。 相似文献
10.
针对智能交通系统中的车辆路径优化问题,运用蚁群算法进行求解,并对状态转移概率公式的选择做出了调整,进一步对信息素挥发因子进行改进,从而改进了基本蚁群算法到一定阶段后容易陷入局部最优的缺点,提高了算法的运算速度.实例求解表明,改进蚁群算法在车辆路径优化问题中,可以快速有效地得到近似最优解. 相似文献