發(fā)布時間：2021-05-05 17:26

　　針對傳統(tǒng)蟻群系統(tǒng)算法在解決有容量約束的普適性車輛路徑優(yōu)化中易陷入局部最優(yōu)和收斂速度慢等問題,提出了一種改進的蟻群系統(tǒng)算法.采用改進的距離啟發(fā)函數(shù)因子調(diào)整螞蟻狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率,利用改進編碼方式的螢火蟲算法作為搜索機制,改善蟻群系統(tǒng)的全局搜索能力,應用信息素震蕩程序探索新路徑的信息素,避免陷入局部最優(yōu).結(jié)果表明,該算法提高了全局搜索能力,能夠節(jié)約尋找最優(yōu)路徑的時間,加快收斂速度,具有更好的魯棒性. 

【文章來源】：沈陽工業(yè)大學學報. 2020,42(04)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 問題描述及數(shù)學模型的建立
2 FA-IACS算法設計
    2.1 算法步驟
    2.2 算法過程
3 仿真及結(jié)果分析
    3.1 參數(shù)選取
    3.2 小規(guī)模標準算例1
    3.3 大規(guī)模標準算例2
4 結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]基于改進蟻群算法的機器人路徑規(guī)劃[J]. 張曉玲,王正存,吳作君.  中國石油大學勝利學院學報. 2018(02)
[4]基于改進蟻群算法的自動導引運輸車全局路徑規(guī)劃方法研究[J]. 梁建剛,劉曉平,王剛,韓松.  機電工程. 2018(04)
[5]基于改進蟻群算法的泊車系統(tǒng)路徑規(guī)劃[J]. 王輝,王景良,朱龍彪,邵小江,王恒.  控制工程. 2018(02)
[6]基于改進蟻群算法的配送路徑優(yōu)化問題研究——以南京蘇寧易購為例[J]. 孫沁,歐邦才,丁曉銀,朱柏青.  物流工程與管理. 2018(02)
[7]基于改進蟻群算法的TSP問題研究[J]. 許能闖.  軟件導刊. 2018(02)
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[9]求解車輛路徑問題的人工蜂群算法[J]. 王志剛,夏慧明.  計算機工程與科學. 2014(06)
[10]用混合遺傳算法求解物流配送路徑優(yōu)化問題的研究[J]. 郎茂祥,胡思繼.  中國管理科學. 2002(05)



本文編號：3170289