期刊文献+

基于改进蚁群算法的装配线VRPTD问题研究 被引量:1

Study of Assembly Line VRPTD Problem Based on Improved Ant Colony Algorithm
下载PDF
导出
摘要 采用改进蚁群算法求解了装配线物料配送的VRPTD问题(带最后期限时间窗的车辆路径问题)。通过信息素动态更新设计,使改进蚁群算法具有自适应性,克服了传统蚁群算法在遍历寻优过程中容易出现停滞和陷入局部最优解的缺点。通过进一步对启发函数可见度进行改进设计,提高了算法的全局搜索能力。仿真结果表明,改进蚁群算法可以很好地求解装配线VRPTD问题,这对实际应用有一定的参考价值。 The distribution of materials for VRPTD(assembly lines with the deadline time windows vehicle routing problem)is studied by improved ant colony algorithm.By pheromone dynamically updated design,the improved ant algorithm is adaptive,which overcomes the shortcomings of the traditional ant colony optimization algorithm that traversal process is prone to stagnation and falling into local optima.The design of the heuristic function of the visibility,which based on further improvement,had improved the global search capability.The simulation results show that the algorithm can solve the problem of assembly line VRPTD,which has a certain reference value for practical application.
出处 《石家庄铁道大学学报(自然科学版)》 2017年第3期55-61,共7页 Journal of Shijiazhuang Tiedao University(Natural Science Edition)
基金 河北省自然科学基金(F2013210109) 河北省高等学校创新团队领军人才培育计划(LJRC018) 河北省教育厅自然科学青年基金(QN2014151)
关键词 改进蚁群算法 装配线物料配送 带最后期限时间窗的车辆路径问题 improved ant colony algorithm assembly line material feeding VRPTD
  • 相关文献

参考文献9

  • 1任星球..制造企业装配线物料准时配送优化研究[D].浙江工业大学,2011:
  • 2杨斯淇..基于遗传算法的制造企业生产物流牵引车配送路线优化研究[D].吉林大学,2008:
  • 3赵思敏..粮食应急物流系统的网络构建及路径优化[D].武汉理工大学,2011:
  • 4吴隽,陈定方,李文锋,胡俊杰.基于改进蚁群算法的有时间窗车辆路径优化[J].湖北工业大学学报,2008,23(3):9-12. 被引量:8
  • 5邢文训,谢金星编著..现代优化计算方法[M].北京:清华大学出版社,1999:298.
  • 6石华瑀..改进的蚁群算法在实际VRP中的应用研究[D].山东大学,2012:
  • 7段海滨著..蚁群算法原理及其应用[M].北京:科学出版社,2005:447.
  • 8吴小菁.基于挥发系数的自适应蚁群算法[J].福建金融管理干部学院学报,2010(1):54-58. 被引量:4
  • 9刘凯,牛江川,申永军,李素娟.基于遗传粒子群算法的堆垛机作业路径优化[J].石家庄铁道大学学报(自然科学版),2016,29(2):67-71. 被引量:6

二级参考文献29

  • 1高尚,韩斌,吴小俊,杨静宇.求解旅行商问题的混合粒子群优化算法[J].控制与决策,2004,19(11):1286-1289. 被引量:73
  • 2王颖,谢剑英.一种自适应蚁群算法及其仿真研究[J].系统仿真学报,2002,14(1):31-33. 被引量:232
  • 3黄翰,郝志峰,吴春国,秦勇.蚁群算法的收敛速度分析[J].计算机学报,2007,30(8):1344-1353. 被引量:72
  • 4Erie Bonabeau,Marco Dorigo,and Guy Theraulaz,Swarm intelligence:from natural to artificial systems[M],New York:Oxford University Press,1999. 被引量:1
  • 5M.Dorigo,V.Maniezzo,A.Conorni.Ant System:Optimization by a Colony of Cooperating Agents[J].IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics,1996,26(1):29-41. 被引量:1
  • 6[1]Mester,D,Brysy.Active guided evolution strategies for large scale vehicle routing problems with time windows[J].Computers & Operations Research,2005,32:1 593-1 614. 被引量:1
  • 7[2]Dorigo M,Maniezzo V,Colorni A.Positive feedback as a search strategy[R].Italy:IRIDIA,Politecnico di Milano,1991. 被引量:1
  • 8[3]Stutzle T,Hoos H.Improvements on the ant system:Introducing MAX-MIN ant system[A].In proceedings of the International Conference on Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms[C].Wien:Springer Verlag,1997.245-249. 被引量:1
  • 9[4]Colorni A,Dorigo M,Maniezzo V.Distributed optimization by ant colonies[A].In Proceedings of the First European Conference on Artificial Life[C].Elsevier,1992:134-142. 被引量:1
  • 10[5]Dorigo M.Optimization,Learning and natural algorithma[R].Ph D thesis,Dipartimento di Elettronica,Politecnico di Milano,in Italian,1992. 被引量:1

共引文献15

同被引文献12

引证文献1

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部