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1.
基于事件驱动,采用快照记录车辆即时信息,建立物流配送动态车辆路径问题的数学模型。通过改进信息素的更新策略来改进蚁群算法,并采用改进蚁群算法对建立的模型进行仿真求解。结果表明,所建立的模型和改进的算法,对物流配送动态车辆路径有较好的优化。 相似文献
2.
唐年庆 《绵阳师范学院学报》2008,27(5)
利用多Agent技术,描述了电子商务物流配送优化路径模型,并分析了此模型的工作原理。针对电子商务物流配送优化路径问题,对蚁群算法进行改进,提高其搜索能力和加快收敛速度。通过仿真,验证了此方法在电子商务物流配送优化路径求解中具有很好的可行性与有效性。 相似文献
3.
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
4.
席先杰 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2011,11(6):30-31,35
车辆路径问题(VRP)是一类物流配送领域具有广泛应用的组合优化问题,属于NP难题。一种改进的蚁群优化算法可以用于求解VRP。实验结果表明,采用蚁群优化算法能有效求解VRP问题。 相似文献
5.
方文超 《锦州师范学院学报(哲学社会科学版)》2014,(6):74-77
物流配送是物流管理的重要环节,物流配送关系到物流活动的正常开展,因此,物流配送优化成为学术界和企业界的研究热点。而传统蚁群算法由于存在着缺点,所以采用一种改进蚁群算法以改善传统算法的不足。基于改进蚁群算法,构建物流配送模型,求解最优解。通过算例,求得最优解,实现目标函数最小化。结论表明：改进蚁群算法是求解物流配送优化问题的有效方法。 相似文献
6.
基于双层蚁群优化算法的城市物流配送路径规划 总被引：1，自引：0，他引：1
城市物流配送路径规划问题，是配送过程中最重要的问题之一，针对现有各种配送路径规划算法在求解复杂问题时的局限性，提出了基于双层蚁群优化算法的物流配送路径规划新算法，对带有约束条件的配送网络权重模型进行了高效求解．仿真结果验证了所设计算法的实用性和有效性． 相似文献
7.
8.
基于改进蚁群算法的物流配送路径问题研究 总被引：1，自引：0，他引：1
高大利 《泉州师范学院学报》2009,27(2):21-24
在蚁群算法中采用新的信息素更新方式,对中小规模的物流配送路径问题进行求解．实验证明,该改进算法具有较好的全局寻优能力,在中小规模的物流配送路径问题求解中,取得了比较理想的效果． 相似文献
9.
《实验室研究与探索》2017,(10):41-44
针对狭窄空间中机械臂的路径规划问题,提出一种改进型蚁群优化算法应用于机械臂的路径规划。通过对传统蚁群算法从概率分布的计算、最优路径二次优化、路径淘汰机制等方面进行改进,并使用Matlab软件进行仿真。对比改进前后算法的收敛效果,发现改进型蚁群算法的自组织性大大增强了系统的鲁棒性,能够明显提高机械臂在矿井等复杂环境下的适应能力。 相似文献
10.
高大利 《泉州师范学院学报》2010,28(2):10-13
将最大最小蚂蚁算法与变异操作相融合,改进物流配送路径问题的求解,其算法首先采用最大最小蚂蚁算法产生较优解,然后使用变异操作对较优解进行优化.测试结果表明：该改进算法可以避免蚁群算法在搜索过程中陷入局部最优,有效地提高算法的全局寻优能力. 相似文献
11.
蚁群算法是求解物流配送最佳路径的有效仿生模拟方法,但存在早熟、停滞、局部最优等缺陷。文章从蚁群算法的数学本质出发,提出将单纯蚁群算法与爬山算法、混沌理论、K-均值聚类算法相结合等几种有效的改进策略,使得改进后的蚁群算法具有更多优越性。 相似文献
12.
针对蚁群算法进行机器人路径规划时存在搜索空间大、效率低、容易陷入局部最优解、易出现死锁现象等问题,提出了一种改进的蚁群算法。在蚁群算法基础上,只对较优蚂蚁路径进行信息素浓度更新|针对U型障碍物,提出了蚂蚁回退策略,以及一些仿真实验策略改进。仿真结果表明：改进后蚁群算法能快速搜索到最优路径,有效避免死锁现象,与其它算法相比,具有良好的路径寻优能力与避障性能。 相似文献
13.
吴慧君 《安阳师范学院学报》2021,(2):36-40
为了实现农产品物流配送车辆路径的合理优化,降低物流配送成本和提高消费者满意度,提出一种基于灰狼优化算法的多目标农产品物流配送车辆路径优化模型。选择物流配送成本最低和路径最短为目标函数,将灰狼位置编码为车辆编号和车辆路径顺序,通过灰狼优化算法实现多目标农产品物流配送车辆路径的最优规划。研究结果表明,与PSO和GA相比,在行驶里程和平均行驶成本方面,GWO的成本最低且行驶里程最少。 相似文献
14.
15.
蚁群算法作为解决TSP中组合优化问题方案,其搜索路径能力较其它算法优异,但传统蚁群算法的选取策略较随机,导致进化速度慢。为了优化传统蚁群算法速度较慢、过早收敛以致停滞现象,针对概率选取公式随机搜索下一节点,以延缓其收敛速度。对信息素调节公式进行更新以提高蚁群的搜索能力。实验结果表明,改进算法在最短路径、平均路径和搜索最短路径时间上较蚁群算法提高很大,改进的蚁群算法能有效提高算法的收敛速度和搜索能力。 相似文献
16.
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
17.
物流配送中求最优解是一类典型的NP难问题,具有很高的时空复杂性。目前,还没有较完善的算法能在一定的时间限制内快速地寻到问题的最优解,只能尽可能地在规定的时间内寻到问题的近似最优解。由于蚁群算法具有鲁棒性和正反馈等特点,因此它被成功运用到物流配送问题的求解中。根据蚁群算法存在的一些缺陷,如搜索时间长、过早收敛等,采用OOP进行优化。通过实验,验证了改进算法的性能。 相似文献
18.
19.
高大利 《赤峰学院学报(自然科学版)》2011,27(1):25-27
将混沌与最大最小蚂蚁算法相融合,在蚁群算法的信息素更新规则中加入混沌扰动量避免了在搜索过程中陷入局部极值.测试结果表明混沌蚁群算法能够有效地提高算法的全局寻优能力,对于物流配送路径问题的求解能够获得满意的结果. 相似文献
20.
近年来,自动导引机器人（AGV）一直是研究的热点问题,其中复杂路径规划为研究重点。为了更好地规划机器人路径,提出一种改进蚁群算法,该算法在传统蚁群算法基础上充分利用了 MMAS 算法的特点。首 先,构建网格环境模型,引入算法概率函数和抑制因子,通过改变算法的启发式信息,加快算法收敛速度|其次,引入回退机制解决死锁问题,再将 MMAS 蚂蚁系统转化为局部扩散信息素,只有迭代试验的最优解才能加入到信息素更新中|最后,有效限制信息素浓度,避免发生搜索路径过早收敛现象。仿真实验结果表明,改进蚁群算法与传统蚁群算法相比,迭代次数减少 45.6%,时间缩短 46.2%,改进蚁群算法收敛速度更快、效率更高。 相似文献