基于带时间窗车辆路径问题的改进人工蜂群算法的研究
【学位授予单位】:武汉轻工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP18
【图文】:
第二章 理论基础第 章 理论基础本章是论文的理论基础,介绍了 VRPTW 和 ABC 算法的基础知识,为究做理论准备。VRPTW 理论基础本文研究的是单车场、单时间窗、硬时间窗、非时变的 VRPTW。如图,该问题可描述为:从配送中心派送若干相同载重量的车辆,车辆在满点时间窗约束、客户服务唯一性约束、自身载重量约束等其他约束条件完所有客户点之后,最后回到配送中心,使得所需车辆数最少和所有车总路程最短。二
图 4.1 标准蜂群算法和改进蜂群算法收敛对比结果分析,从图 4.1 中我们可以看出,无论是标准离散 ABC 算法,还是改进离散 ABC 算法,在求解 VRPTW 问题上的收敛速度都特别快,在很短的时间内都可以搜寻到一个局部满意解,这也是 ABC 算法的一大优势,从两个算法的收敛对比中我们可以发现改进离散 ABC 算法的搜索深度和局部搜索能力都比标准离散 ABC 算法更强,更容易跳出局部最优,在解空间中继续寻找更好的解,直至找到全局最优解。下面我们根据不同的算例来对比分析标准离散 ABC 算法和改进离散 ABC算法,见表 4.1。表 4.1 标准离散 ABC 算法和改进离散 ABC 算法求解 VRPTW 结果比较标准 ABC 算法 改进 ABC 算法算例车辆数 最优值 平均数 车辆数 最优值 平均数C101.100 17 1351.6 1415.6 10 828.9828.9C102.100 15 1266.2 1341.5 10 828.9830.7
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