配送是物流系统中很重要的一个环节，它要求在规定的时间内以一定的方 式将确定的货物送到指定的地点。而车辆路径问题是研究货物运输成本最小的 物流配送问题，它也是运输组织优化中的核心问题，由于它将运筹学理论与生 产实践紧密地结合，因而在最近几十年取得了丰硕的研究成果，并且被称为“最 近几十年运筹学领域最成功的研究之一"。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。 物流配送路径优化问题是一个复杂而重要的议题，尤其是在现代商业环境中，高效的配送路线设计对于降低运营成本、提升服务质量具有显著影响。传统的线性规划或整数规划等精确算法在处理大规模问题时往往面临计算时间过长的挑战，因此，启发式算法如蚁群算法成为了解决此类问题的有效工具。 蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是受到蚂蚁寻找食物过程中信息素沉积和追踪行为启发的一种分布式优化算法。在这个算法中，每只蚂蚁代表一条可能的路径，蚂蚁在选择路径时会依据路径上的信息素浓度和距离两个因素。信息素是一种虚拟的化学物质，在这里表示路径的优劣，蚂蚁走过的路径会留下信息素，而随着时间的推移，信息素会逐渐挥发。这种机制使得算法在迭代过程中能够逐渐发现较优的解决方案。 在本文中，研究人员针对物流配送路径优化问题提出了改进的蚁群算法。他们引入了遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的遗传算子，包括复制、交叉和变异，这些算子能够增强蚁群算法的全局搜索能力和收敛速度。复制确保优秀的解得以保留，交叉则允许不同路径之间交换信息，变异则增加了算法的探索性，避免陷入局部最优。 他们对信息素的更新策略进行了改进。原版蚁群算法的信息素更新通常采用蒸发和强化两部分，但在改进版本中，信息素的残留程度可以根据算法的收敛情况动态调整，这提高了算法的自适应性，能够在需要时加速收敛，或者在需要时增加全局探索。 此外，论文还引入了一种确定性搜索方法，旨在进一步加快启发式搜索的收敛速度。这种方法可能涉及到设置一定的搜索规则或策略，使蚂蚁更倾向于探索那些有潜力的区域，从而更快地找到高质量解。 通过对比实验，改进的蚁群算法在求解物流配送路线问题时，能够有效地求得问题的最优解或近似最优解，而且求解速度快，证明了该方法的有效性和实用性。 这篇研究展示了如何通过融合遗传算法的策略和对蚁群算法的关键元素进行优化，来提升物流配送路径问题的求解效率。这种结合不同优化算法的方法为解决复杂组合优化问题提供了新的思路，对于物流管理、交通规划等领域有着广泛的应用价值。

根据炮兵作战实际问题,建立基于改进蚁群算法的火力分配决策模型。描述解决火力分配问题的一般步骤,对算法流程进行设计,并利用匈牙利法进行实验结果比对。实验结果表明,该方法合理有效,求解效率和质量较其它算法有明显提高。

基于改进蚁群算法的油品调和配方优化研究，刘甲林，李琦，油品调和是生产成品油的关键环节，调和配方的优劣决定了炼油厂最终利润的大小。针对油品调和复杂非线性约束配方优化问题，提出了

研究了一种改进蚁群算法在无人驾驶飞行器三维航迹规划中的应用。针对基本蚁群算法容易过早陷入局部最优以及过早陷入迭代停滞的缺陷,新提出了一种信息素挥发系数的随机自适应调节方法;借助最小威胁曲面这个概念,将最小威胁曲面向水平面投影,使三维航迹规划转换为二维航迹规划;并借助动态窗口这个概念,在三维离线航迹的基础上进行航迹局部重规划;最后给出仿真验证。仿真结果表明:改进蚁群算法在解的优越性和算法的快速性上都全面优于基本蚁群算法,并且改进的蚁群算法在三维航迹重规划上有很强的适应性。

基于改进蚁群优化算法与子图演化，提出了一种新型非监督社交网络链路预测（SE-ACO）方法。该方法首先在社交网络图中确定特殊子图；然后研究子图演化以预测图中的新链接，并用蚁群优化算法定位特殊子图；最后针对所提方法使用不同网络拓扑环境与数据集进行检验。结果表明，与其他无监督社交网络预测算法相比，所提SE-ACO方法在多数数据集上的评估结果较好，且运行时间较短，这表明图形结构在链路预测算法中起重要作用。

针对Stewart平台的奇异性分析，以雅可比矩阵行列式为目标函数，将奇异性分析问题转化为在并联机构可达工作空间内的连续优化问题。通过对基本蚁群算法中的全局搜索、局部搜索以及信息素更新规则等环节进行有效的调整，构成了更加适用于连续优化问题求解的改进蚁群算法。采用该算法进行了Stewart平台的奇异性分析，结果证实了改进蚁群算法具有较好的全局优化能力和较快的收敛速度，从而为解决并联机构奇异性分析这一类问题提供了有价值的参考。

针对生产与运输两个过程的联合决策,通过分析一类生产-运输批量优化问题,建立的混合0-1整数规划模型整合了多产品多阶段能力约束批量生产和产品运输。其中运输成本由运输工具使用数量决定,当企业内部运输能力不能满足运输需求时可将运输外包,但需支付更高的运输成本。根据此问题的特点,构造改进蚁群算法求解,令其信息素和启发信息都存在0和1两种状态下的不同取值,通过转移概率确定0-1生产准备矩阵,进一步得到生产矩阵和运输计划。仿真实验结果表明在生产批量决策的同时考虑运输,可以减少运输成本,令总费用最小,通过将实验结果与其

蚁群算法是受自然界中蚁群觅食行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群搜索食物过程中基于信 息素的最短路径的搜索策略,以及蚁群算法在VRP问题中的应用,给出了用于求解物流配送路径问题的蚁群算法。并针对 蚁群算法在求解过程容易陷入局部最优的情况,提出了算法改进的措施。

针对蚁群算法进化速度慢、容易出现停滞现象、容易陷入局部最优等缺点，提出了一种基于自适应信息素挥发因子、决策变量高斯变异和决策变量边界自调整三种改进策略的混合改进蚁群算法。将其应用于函数优化中，仿真结果表明混合改进蚁群算法提高了寻优精度，加快了寻优速度，提高了收敛率

对于蚁群算法做出的改进，按信息素大小进行排序