%0 Journal Article
%T 基于改进蚁群算法的多时间窗车辆路径问题
%J -
%D 2019
%R 10. 3969 / j. issn. 1673-629X. 2019. 01. 021
%X 物流运输成本在物流总成本中占有很大比重,合理安排车辆路线,满足用户需求对企业有重要意义.车辆路径问题是运筹优化领域的热点研究问题,多时间窗车辆路径问题是对车辆路径问题的扩展.文中以总成本最小为目标,建立了多时间窗车辆路径问题的一般数学模型,针对蚁群算法在求解时容易陷入局部最优解和收敛速度慢的问题,改进转移概率公式,采用邻域搜索策略提高解的质量,借鉴模拟退火算法的思想对信息素进行更新,提高算法的寻优能力,加快收敛速度.实验结果表明,改进后的蚁群算法可以有效求得最优解,降低物流运输成本.相比其他算法,改进后的蚁群算法求解精确度高,收敛速度快,在求解多时间窗车辆路径问题上有着较好的性能
%K 物流运输
%K 多时间窗
%K 车辆路径问题
%K 蚁群算法
%K 模拟退火
%U http://www.xactad.org//oa/darticle.aspx?type=view&id=201901021