基于蚁群-遗传融合改进算法的物流车辆路径优化

发布时间：2024-04-28 00:34

　　物流配送车辆的路径规划问题是物流配送过程中一个重要的环节,对其进行合理的规划,从而达到降低企业的运输成本,提高效益,促进企业发展的目的。由于现代启发式智能算法对此问题的求解存在一定的差异,本文在传统的蚁群算法和遗传算法进行改进的基础上,将二者进行混合,提出了一种基于蚁群算法的组合优化算法,从而对VRP问题中的CVRP和VRPTW的问题进行了求解。VRP问题是一个NP问题,因此在求解过程中对于算法的选择尤为重要。目前求解VRP的算法可分为精确式和启发式,本文在选择蚁群算法和遗传算法的基础上,分别对两种算法各自存在的优缺点进行分析比较可知,蚁群算法具有较强的鲁棒性和正反馈性等优势;遗传算法具有遗传算法具有对参数的编码进行操作、寻优规则非确定性等优点,这两种算法在解决VRP问题时,同样都具有较好的随机搜索性和全局搜索能力。本文还对单一的算法实施改进策略,提出了一种将改进后的两种算法进行组合形成一种新型的算法,其基本思想为:首先,运用遗传算法的群体性和快速搜索优势,将物流的配送模型进行编码、交叉和变异操作生成初始可行解;其次,将得出的初始解作为蚁群算法运行所需要的初始信息素;最后,在算法的后期...

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图4-1蚂蚁的行为描述Fig.4-1Descriptionofantbehavior

第4章蚁群算法27第4章蚁群算法4.1蚁群算法的概述早期的蚁群算法是用于解决TSP问题，在此问题中得到解决后，研究者们将其解决其他复杂的动态问题。蚁群算法是一种智能优化算法，拥有自身独特的优点，因此该算法现今已被广泛应用到其他的交叉学科领域4.1.1蚁群算法的原理仿生研究者们发现....

图5-1遗传算法和蚁群算法的总体趋势图

第5章蚁群—遗传算法的融合改进37第5章蚁群—遗传算法的融合改进5.1融合算法提出的背景通过对蚁群算法和遗传算法各自所拥有的特点分析可知，遗传算法和蚁群算法都是启发式优化算法，蚁群算法具有较强的鲁棒性和正反馈性等优势；遗传算法具有对参数的编码进行操作、寻优规则非确定性等优点，这两....

图5-3轮盘赌原理示意图

第5章蚁群—遗传算法的融合改进40随机遍历选择法。其中轮盘赌(RouletteWheelSelection)在对群体进行比例计算的基础上进行的，此方法是一种回放式的随机采样方法，利用公式(5-5)对每个个体进行适应度函数的计算，根据适应度函数所占比例的大小来确定该个体是否进行选择....

图5-6m与L的关系

第5章蚁群—遗传算法的融合改进48的收敛速度加快，减低了算法的随机性和稳定性，且易出现过早停滞的现象[69]。图5-6m与L的关系Fig.5-6RelationshipbetweenmandL图5-7m与Nc的关系Fig.5-7RelationshipbetweenmandNc②....

本文编号：3965929