广东技术师范学院学报（社会科学版）
廣東技術師範學院學報（社會科學版）
엄동기술사범학원학보（사회과학판）
Journal of Guangdong Polytechnic Normal University
2015年
2期
55-60,79
,共7页
王华%蔡延光%汤雅连%江泽东
王華%蔡延光%湯雅連%江澤東
왕화%채연광%탕아련%강택동
多配送中心%车辆路径问题%蚁群优化%混沌搜索%平滑机制
多配送中心%車輛路徑問題%蟻群優化%混沌搜索%平滑機製
다배송중심%차량로경문제%의군우화%혼돈수색%평활궤제
在配送过程中,VIP客户订货量较大,为其提供快速及时的服务能提高VIP客户的满意度,所以研究基于VIP客户的多配送中心车辆路径问题(Multiple Depot Vehicle Routing Problem based on VIP clients,MDVRPVC)模型具有现实意义.由于基本的蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)搜索初期信息匮乏,导致信息素累积时间长,求解速度慢,所以结合具有快速全局搜索能力的遗传算法,自适应地改变信息素的挥发系数,引入平滑机制,有助于对搜索空间进行更有效的搜索,构成一种混合自适应蚁群优化算法(Hybrid Adaptive Ant Colony Optimization,HAACO).应用GA和HAACO对MDVRPVC求解,实验证明,求解算法HAACO是有效可行的,且HAACO优于GA.
在配送過程中,VIP客戶訂貨量較大,為其提供快速及時的服務能提高VIP客戶的滿意度,所以研究基于VIP客戶的多配送中心車輛路徑問題(Multiple Depot Vehicle Routing Problem based on VIP clients,MDVRPVC)模型具有現實意義.由于基本的蟻群優化(Ant Colony Optimization,ACO)搜索初期信息匱乏,導緻信息素纍積時間長,求解速度慢,所以結閤具有快速全跼搜索能力的遺傳算法,自適應地改變信息素的揮髮繫數,引入平滑機製,有助于對搜索空間進行更有效的搜索,構成一種混閤自適應蟻群優化算法(Hybrid Adaptive Ant Colony Optimization,HAACO).應用GA和HAACO對MDVRPVC求解,實驗證明,求解算法HAACO是有效可行的,且HAACO優于GA.
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