传统蚁群算法在求解中容易出现搜索时间长、收敛过早或停滞现象,为克服这些缺点,通过对蚁群算法进行选择策略、信息素更新等方面的改进,以加快算法的收敛速度,提高算法的搜索能力。再将改进后的蚁群算法引入物流运输车辆调度、综合车辆调度理论,对物流运输车辆的优化调度进行了探讨,对有时间窗车辆调度问题(VSPTW)探求新的求解方法,运用Matlab语言进行编程实现,应用实例对算法进行验证。实践证明,改进后的蚁群算法基本上克服了一般蚁群算法自身的不足,提高了算法的性能。

将PSO(粒子群算法)应用到TSPTW问题(时间窗车辆调度问题)上

针对现实配送过程中存在的时间参数模糊化与车辆容积限制问题，利用梯形模糊代数、有符号距离和区间数距离公式，构造出一种较高精度的提前/滞后惩罚函数，在此基础上给出了一种以最小化服务点提前/滞后惩罚、最小化配送总里程以及最小化配送车辆数量为目标的、具有模糊时间窗的有容积约束配送车辆调度问题模型。在问题求解方面，结合粒子群算法和遗传算法，引入遗传算法思想对粒子进行交叉、变异操作，给出了一种基于遗传操作的混合粒子群算法，以解决基本粒子群算法容易陷入局部最优的问题。仿真实验表明，该算法具有可行性和有效性。

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采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。 包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。

动态规划启发式算法求解时变车辆调度问题

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