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1.
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
2.
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
3.
蚁群算法是解决组合优化问题比较有效的方法。该方法采用分布式并行计算机制,易于与其它方法结合,并具有较强的鲁棒性,但也存在搜索时间长、易陷入局部最优解等问题。在研究多种改进的蚁群算法基础上,提出一种改进的蚁群算法来求解TSP问题。改进算法根据相邻节点间的相对距离特征,对路径解进行变异,诱导蚁群快速寻找到更优解。同时引入信息素挥发因子自适应调整机制和公共路径思想,调节算法收敛速度,以保证算法的全局搜索能力。实验结果表明,改进算法相比于MMAS、DMPSO ACO等算法,求解精度和收敛速度都有所提高,所选取的测试实例中,平均解相对已知最优解的偏差百分比平均可达到0.63%。 相似文献
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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
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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
8.
随着物流行业的发展。物流配送成本成为人们关注的问题。为了进一步降低日益复杂的物流配送成本．该文将一种改进的蚁群算法应用于物流配送车辆路径优化问题中,设计了求解物流配送路径优化问题的改进蚁群算法,并应用实例加以仿真计算,实验仿真证明了该改进蚁带算法的有效性。 相似文献
9.
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
10.
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
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在已知静态环境的条件下,提出一种改进蚁群算法,用以解决基本蚁群算法的收敛速度慢、效率低、易陷入局部最优解等问题。在传统蚁群算法的基础上,首先通过自适应改变挥发系数来使初始时刻的蚁群搜索能力加强、范围扩大,避免陷入局部最优解;其次将轮盘赌算子利用到状态转移规则中,有效地提高了解的质量和算法的收敛速度;最后通过精英选择操作,有效地提高了算法的全局搜索效率和收敛速度。通过对不同TSP实例仿真结果表明:改进后的蚁群算法在较少的迭代次数下得到的解非常接近问题的最优解,验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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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
13.
针对传统蚁群算法在处理大学排课问题时易陷入局部最优的不足,提出了一种改进蚁群算法,该算法通过引入具有混合行为的蚂蚁来扩大解搜索空间,避免早熟和停滞现象。实验结果表明,改进后的算法可以明显改善排课问题的求解质量。 相似文献
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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
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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
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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
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最大最小蚁群算法通过对信息素更新和限制的改进,有效提高收敛速度,但难以避免出现停滞并陷入局部最优的困境。基于贪心边的MMAS改进算法规定一种新的搜索停滞状态,设定不同等级贪心边,并在停滞状态下利用搜索过程中寻找到的贪心边进行优先搜索。该算法使搜索能够尽早地集中在有效边进行,丢弃“无用”搜索,提高发现更优路径的可能性。利用TSP标准实例进行测试,结果表明改进算法的最优解更加接近实际最优解,具有更高的全局寻优能力和更快的收敛速度。 相似文献
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蚁群算法是一种求解复杂组合优化问题的启发式算法,但收敛速度慢且搜索时盲目性大.在协作学习模式中为了进行合理分组和提升学生的协作学习能力,提出了一种在外加信息素的干扰下改进型的蚁群算法,并实现两者的有效融合.实验结果表明,蚁群优化在学生的协作学习中表现出较强的优越性,能较好地求解非线问题,并能达到全局最优的解. 相似文献