物流配送車輛的路徑規(guī)劃問題是物流配送過程中一個重要的環(huán)節(jié),對其進(jìn)行合理的規(guī)劃,從而達(dá)到降低企業(yè)的運輸成本,提高效益,促進(jìn)企業(yè)發(fā)展的目的。由于現(xiàn)代啟發(fā)式智能算法對此問題的求解存在一定的差異,本文在傳統(tǒng)的蟻群算法和遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)的基礎(chǔ)上,將二者進(jìn)行混合,提出了一種基于蟻群算法的組合優(yōu)化算法,從而對VRP問題中的CVRP和VRPTW的問題進(jìn)行了求解。VRP問題是一個NP問題,因此在求解過程中對于算法的選擇尤為重要。目前求解VRP的算法可分為精確式和啟發(fā)式,本文在選擇蟻群算法和遺傳算法的基礎(chǔ)上,分別對兩種算法各自存在的優(yōu)缺點進(jìn)行分析比較可知,蟻群算法具有較強的魯棒性和正反饋性等優(yōu)勢;遺傳算法具有遺傳算法具有對參數(shù)的編碼進(jìn)行操作、尋優(yōu)規(guī)則非確定性等優(yōu)點,這兩種算法在解決VRP問題時,同樣都具有較好的隨機搜索性和全局搜索能力。本文還對單一的算法實施改進(jìn)策略,提出了一種將改進(jìn)后的兩種算法進(jìn)行組合形成一種新型的算法,其基本思想為:首先,運用遺傳算法的群體性和快速搜索優(yōu)勢,將物流的配送模型進(jìn)行編碼、交叉和變異操作生成初始可行解;其次,將得出的初始解作為蟻群算法運行所需要的初始信息素;最后,在算法的后期...

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖4-1螞蟻的行為描述Fig.4-1Descriptionofantbehavior

第4章蟻群算法27第4章蟻群算法4.1蟻群算法的概述早期的蟻群算法是用于解決TSP問題，在此問題中得到解決后，研究者們將其解決其他復(fù)雜的動態(tài)問題。蟻群算法是一種智能優(yōu)化算法，擁有自身獨特的優(yōu)點，因此該算法現(xiàn)今已被廣泛應(yīng)用到其他的交叉學(xué)科領(lǐng)域4.1.1蟻群算法的原理仿生研究者們發(fā)現(xiàn)....

圖5-1遺傳算法和蟻群算法的總體趨勢圖

第5章蟻群—遺傳算法的融合改進(jìn)37第5章蟻群—遺傳算法的融合改進(jìn)5.1融合算法提出的背景通過對蟻群算法和遺傳算法各自所擁有的特點分析可知，遺傳算法和蟻群算法都是啟發(fā)式優(yōu)化算法，蟻群算法具有較強的魯棒性和正反饋性等優(yōu)勢；遺傳算法具有對參數(shù)的編碼進(jìn)行操作、尋優(yōu)規(guī)則非確定性等優(yōu)點，這兩....

圖5-3輪盤賭原理示意圖

第5章蟻群—遺傳算法的融合改進(jìn)40隨機遍歷選擇法。其中輪盤賭(RouletteWheelSelection)在對群體進(jìn)行比例計算的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，此方法是一種回放式的隨機采樣方法，利用公式(5-5)對每個個體進(jìn)行適應(yīng)度函數(shù)的計算，根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)所占比例的大小來確定該個體是否進(jìn)行選擇....

圖5-6m與L的關(guān)系

第5章蟻群—遺傳算法的融合改進(jìn)48的收斂速度加快，減低了算法的隨機性和穩(wěn)定性，且易出現(xiàn)過早停滯的現(xiàn)象[69]。圖5-6m與L的關(guān)系Fig.5-6RelationshipbetweenmandL圖5-7m與Nc的關(guān)系Fig.5-7RelationshipbetweenmandNc②....

本文編號：3965929