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带容量约束车辆路径问题的混合蚁群算法研究

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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.

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来源
《第十届（2015）中国管理学年会》|2015年|1-6|共6页
会议地点合肥
作者
凌海峰; 陈学娇;
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作者单位

中国管理现代化研究会;

复旦管理学奖励基金会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类库存、储备及调运管理;
关键词
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;

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