基于蚁群优化技术的车辆路径问题研究

【摘要】：本研究采用蚁群优化的元启发式方法创建车辆路径问题(VRP)。模拟了蚁群搜寻食物的决策过程,用修改的蚁群算法来求解传统的调度算法,以允许搜索多个路线的VRP。实验表明,该算法成功地解决在1%以内已知的最优解,特别是对于较大数问题时,使用多蚁群可找到一个较优的解决方案。

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中国期刊全文数据库

前20条

1	张娟;刘万军;;一种新的动态物流配送路径问题的研究[J];计算机应用研究;2010年05期
2	林锦,朱文兴;凸整数规划问题的混合蚁群算法[J];福州大学学报(自然科学版);1999年06期
3	吴进珍;吕强;;一个基于蚁群优化解决2D packing问题的算法[J];苏州大学学报(自然科学版);2010年02期
4	吕强;高彦明;钱培德;;共享信息素矩阵:一种新的并行ACO方法[J];自动化学报;2007年04期
5	夏鸿斌;须文波;刘渊;;基于多蚁群的并行ACO算法[J];计算机工程;2009年22期
6	胡仁兵;冀俊忠;张鸿勋;刘椿年;;基于蚁群优化的DBN转移网络结构学习算法[J];计算机工程;2009年22期
7	甘屹;李胜;;蚁群算法的参数优化配置研究[J];制造业自动化;2011年05期
8	霍军周;李广强;滕弘飞;;用并行遗传/Powell/蚁群混合算法求解卫星舱布局问题(英文)[J];大连理工大学学报;2006年05期
9	封国剑;范俊锋;高随祥;;基于改进蚁群优化算法的分布式多播路由算法[J];计算机工程;2006年03期
10	陈应显;;基于模糊集的蚁群空间聚类方法研究[J];计算机工程与应用;2011年02期
11	王笑蓉,吴铁军;基于Petri网仿真的柔性生产调度——蚁群-遗传递阶进化优化方法[J];浙江大学学报(工学版);2004年03期
12	张惟皎,刘春煌;基于多Agent结构的自适应蚁群优化聚类算法[J];计算机工程与应用;2005年15期
13	黄红星;王秀丽;黄习培;;挖掘最大频繁项集的改进蚁群算法[J];计算机工程与应用;2011年13期
14	金保华;张亮;和振远;;基于最大最小蚂蚁系统的一种应急物流路径规划方法[J];中原工学院学报;2011年02期
15	张忠;;蚁群算法在课程表问题中的应用[J];华南金融电脑;2007年06期
16	钱雪忠;丁秀明;郭庆北;;基于自适应蚁群优化的供应链调度算法研究[J];微计算机信息;2007年30期
17	吴林旭;姚跃华;黄晶;;基于蚁群优化在Web数据挖掘分类模型的实现[J];计算机工程与科学;2009年03期
18	魏星;;基于蚁群算法的物流配送路径优化问题的研究[J];信息与电脑(理论版);2009年11期
19	刘正龙;杨艳梅;;蚁群算法在数据挖掘中的研究[J];乐山师范学院学报;2009年05期
20	郑耿忠;刘秋梅;;蚁群算法在分布式智能答疑系统中的应用研究[J];微电子学与计算机;2010年06期

中国重要会议论文全文数据库

前10条

1	彭辉;;基于蚁群优化技术的车辆路径问题研究[A];广西计算机学会25周年纪念会暨2011年学术年会论文集[C];2011年
2	吴正伟;吉文来;陈伟佳;卢扣;;基于蚁群算法的城市紧急救援最佳路径选择[A];地理信息与物联网论坛暨江苏省测绘学会2010年学术年会论文集[C];2010年
3	王鹤;邵良杉;邱云飞;;蚁群算法在露天矿运输系统路径优化中的应用[A];第五届全国煤炭工业生产一线青年技术创新文集[C];2010年
4	肖岭;熊辉;;一种针对频率指配问题的改进蚁群算法[A];电波科学学报[C];2011年
5	甘屹;李胜;;蚁群算法的参数优化配置研究[A];全国先进制造技术高层论坛暨第九届制造业自动化与信息化技术研讨会论文集[C];2010年
6	陈峻;沈洁;秦玲;;蚁群算法进行连续参数优化的新途径[A];加入WTO和中国科技与可持续发展——挑战与机遇、责任和对策（下册）[C];2002年
7	魏平;熊伟清;;求解强异类集装箱装载问题的混合蚁群算法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
8	苏晓鹭;于洋;葛斌;;蚁群算法在欠驱动系统Pendubot优化控制中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
9	王倩;杨京燕;孟璐;;基于改进的蚁群算法和最小生成树的配电网重构[A];中国智能电网学术研讨会论文集[C];2011年
10	彭敏晶;林健;肖健华;;基于蚁群算法的MAS路网容量仿真模型[A];2005年中国智能自动化会议论文集[C];2005年

中国博士学位论文全文数据库

前10条

1	王笑蓉;蚁群优化的理论模型及在生产调度中的应用研究[D];浙江大学;2003年
2	刘传文;仿生优化算法在数字图像处理中的应用研究[D];武汉理工大学;2008年
3	陈宝文;蚁群优化算法在车辆路径问题中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
4	何荥;用信息法研究天空亮度分布[D];重庆大学;2008年
5	刘波;蚁群算法改进及应用研究[D];燕山大学;2010年
6	刘利强;蚁群优化方法研究及其在潜艇导航规划中的应用[D];哈尔滨工程大学;2008年
7	喻学才;蚁群优化方法中若干问题研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
8	冷晟;分布式虚拟制造单元关键技术研究与应用[D];南京航空航天大学;2005年
9	叶明;多级混流生产线动态调度系统关键技术研究与应用[D];南京航空航天大学;2007年
10	余建平;蚁群算法及其在数据获取技术中的应用研究[D];湖南大学;2008年

中国硕士学位论文全文数据库

前10条

1	凌军;基于并行蚁群优化的分类技术应用研究[D];大连海事大学;2011年
2	汪金伟;改进蚁群算法在盲均衡中的应用[D];南京邮电大学;2012年
3	蔡志瑞;改进的蚁群算法在OKP企业物流调度中的应用研究[D];南京理工大学;2009年
4	邵晓路;蚁群群体智能网络可视化试验平台研制[D];浙江理工大学;2010年
5	吕海鹏;改进蚁群算法在YKK系列中型高压电机优化设计中的应用[D];哈尔滨理工大学;2010年
6	程晔;基于蚁群优化神经网络的比较购物模型研究[D];安徽理工大学;2010年
7	张守年;改进的蚁群算法及其在QoS中的应用[D];华南理工大学;2010年
8	王飞;基于蚁群优化的模糊文本聚类算法研究[D];河南工业大学;2010年
9	林时来;基于蚁群算法的呼吸信号情感识别研究[D];西南大学;2011年
10	李旭;应用点着色聚类改进蚁群算法[D];四川师范大学;2010年

中国重要报纸全文数据库

前5条

1	顿然;电脑计算“学蚂蚁”[N];中国商报;2000年
2	王艳红;蚂蚁教我们新的电脑计算方法[N];云南经济日报;2000年
3	;蚂蚁激发电脑专家新灵感[N];中国计算机报;2000年
4	刘洋;复合通行卡可实现路径精确识别[N];中国交通报;2007年
5	肖小亮;CAI素材在课件中的调用方式[N];中国电脑教育报;2003年

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