时变路网条件下车辆路径问题的自适应蚁群算法

发布时间：2017-09-29 11:09

  本文关键词：时变路网条件下车辆路径问题的自适应蚁群算法

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【摘要】：考虑实际生活中道路路况影响运输成本及油耗率与运载量相关的因素、处理跨多时段的问题,建立时变路网条件下的车辆路径问题数学模型。通过聚类算法和节约算法构造初始解,提高求解速度;自适应地改变启发式因子和期望启发式因子,提高算法全局收敛能力;结合油耗率,将油耗率转换成信息素挥发因子,自适应更新信息素,保证其收敛速度;通过3-opt策略,提高算法的局部搜索能力。基于以上方法构造自适应蚁群算法,对八个客户规模的实例进行仿真表明,提出的算法在收敛速度和寻优结果两方面略优于自适应遗传算法和蚁群算法,并且因为考虑了不同运载量的油耗,为准确估计运输成本提供了方法。
【作者单位】： 广东工业大学自动化学院;奥尔堡大学健康科学与工程系;
【关键词】： 车辆路径问题 时变路网 蚁群优化 自适应 多时段
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61074147,61074185) 广东省自然科学基金资助项目(S2011010005059,8351009001000002) 广东省教育部产学研结合项目(2012B091000171,2011B090400460) 广东省科技计划资助项目(2012B050600028,2010B090301042)
【分类号】：U492.22;TP18
【正文快照】： 0引言在车辆实际行驶过程中,由于交通管理、交通流量、交通事故、上下班高峰期等因素的影响,车辆的行驶速度是时变的,从而导致路网各个路段上的运行成本也相应地发生变化,最终影响总运输成本[1]。目前时变车辆路径问题的研究已成为一个热点,因而考虑时变路网条件下的车辆路径

【参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：941656