公司班车的协同车辆路径问题

发布时间：2018-11-13 12:17

【摘要】：考虑员工上下班时间及早晚高峰期影响班车行驶速度等因素,建立协同车辆路径问题的数学模型。针对蚁群优化算法的缺点,结合具有快速全局搜索能力的遗传算法,并自适应地改变信息素挥发因子,采用混沌搜索产生初始种群可以加速染色体向最优解收敛,平滑机制有助于对搜索空间进行更有效的搜索,构成混合自适应蚁群优化算法。应用该算法和蚁群优化算法对该模型求解,实验证明了构造算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于蚁群优化算法。
[Abstract]:Considering the factors such as the commuting time and the morning and evening rush hour affecting the speed of the bus, the mathematical model of the cooperative vehicle routing problem is established. Aiming at the shortcomings of ant colony optimization algorithm, combining with genetic algorithm with fast global search ability and adaptively changing pheromone volatilization factor, the initial population generated by chaotic search can accelerate the convergence of chromosome to optimal solution. The smoothing mechanism is helpful to search the search space more effectively and form a hybrid adaptive ant colony optimization algorithm. The algorithm and ant colony optimization algorithm are used to solve the model. The experimental results show that the proposed algorithm is superior to the ant colony optimization algorithm in terms of convergence speed and optimization results.
【作者单位】： 广东工业大学自动化学院;
【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

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2329080