带容量约束车辆路径问题的混合蚁群算法研究
带容量约束的车辆路径问题(CVRP)的目标是在满足容量约束的条件下最小化车辆路径的总行程.CVRP问题属于NP-难问题,已经有大量的元启发式方法对其进行处理,如蚁群优化算法(ACO)、粒子群优化算法(PSO)等.但是对于大规模CVRP问题,单一使用ACO或PSO容易陷入局部最优.基于此,提出一种基于ACO和PSO的混合算法,利用前者的全局搜索和后者的局部优化来提升求解性能.与ACO、PSO以及混合PSO算法的比较结果显示,该算法在搜索速度和寻优能力方面具有优越性.
物流企业 带容量约束的车辆路径问题 混合蚁群算法 数值分析
凌海峰 陈学娇
合肥工业大学 管理学院、电子商务研究所 安徽 合肥 230009
国内会议
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2015-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）