【摘 要】
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车辆路径问题是交通、物流、运筹学和组合优化领域的研究热点之一,但比车辆路径问题更贴近实际应用的多约束条件下多车场车辆路径问题研究者不多,现实可行的优化模型很少。本
【机 构】
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东南大学机械工程学院南京211189
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车辆路径问题是交通、物流、运筹学和组合优化领域的研究热点之一,但比车辆路径问题更贴近实际应用的多约束条件下多车场车辆路径问题研究者不多,现实可行的优化模型很少。本文提出了有客户优先级、路况影响、多车型、时间窗和容量约束等条件下的多车场车辆路径问题优化数学模型,但由于该模型是一个NP-Hard问题，目前还没有多项式算法,为此本文提出了采用智能多态蚁群算法来对其进行求解的方法,算法中侦察蚁完成满足约束条件的路径侦察并设置侦察信息素,为搜索蚁的进一步搜索提供辅助信息,通过多态蚂蚁间的协作,能更有效地搜索到问题优化解。最后通过一个实例与禁忌搜索算法进行了试验对比,证明了该算法的实用性和有效性。
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