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基于改进蚁群算法的物流配送路径问题研究

张建民  
【摘要】: 物流配送路径问题是一典型的组合优化问题,属于NP完全问题,具有很高的计算复杂性;目前还没有任何算法能在一个确定的多项式时间内找到其精确解,只能在一合理的运行时间内找出与精确解尽可能接近的近似解。 蚁群算法作为一种新兴的启发式搜索算法,具有智能搜索、全局优化、鲁棒性、正反馈等优点,已成功地应用于解决路径优化及其他一系列组合优化问题。针对蚁群算法求解物流配送路径问题易陷入早熟、停滞、局部最优的缺点,提出了混沌、变异与最大最小蚂蚁算法相融合的改进蚁群算法。 在仿真实验中,分别采用最大最小蚂蚁算法、加入混沌的最大最小蚂蚁算法、加入变异A的最大最小蚂蚁算法、加入混沌和变异A的最大最小蚂蚁算法对VRP测试库中的EIL22问题进行测试;在满足配送约束条件的前提下,测试求解到的最优结果分别为:420km,407km,413km,399km。 由仿真实验结果及实例计算可以得出结论:在最大最小蚂蚁算法中加入混沌或变异,对物流配送路径问题的求解是有效的;在最大最小蚂蚁算法中同时加入混沌和变异能够有效提高蚁群算法的全局寻优能力,对于物流配送路径问题的求解能够得出比较好的结果。


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