物流配送车辆调度问题作为一个NP难题，随着客户数量的增加，可选的配送路径方案数量将以指数速度急剧增长。因此，用启发式算法求解该问题就成为人们研究的一个重要方向。本文将在建立物流配送车辆调度问题的数学模型的基础上，研究用爬山算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法等现代优化计算方法对其求解。
2019-12-21 21:56:01
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考虑智能交通系统中员工在聚集站点上下班，建立车辆调度问题的数学模型。 针对蚁群优化算法的缺点，自适应地改变信息素挥发因子，采用混沌搜索产生初始种群可以加速染色体向最优解收敛，构成一种自适应蚁群优化算法。 应用该算法和基本蚁群优化算法对该模型求解，实验证明了构造算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于基本蚁群优化算法
2019-12-21 21:15:29
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