【摘 要】
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介绍了蚁群算法(ACA)的仿生原理,阐述了它的实现过程;对它的5种基本模型进行分析和研究,通过仿真实验比较它们性能的差异。综述了学者们提出的几种典型的改进ACA。列出影响AC
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介绍了蚁群算法(ACA)的仿生原理,阐述了它的实现过程;对它的5种基本模型进行分析和研究,通过仿真实验比较它们性能的差异。综述了学者们提出的几种典型的改进ACA。列出影响ACA算法性能的几个主要参数,对它们展开讨论和分析,得出影响程度的大小;讨论了它们的时间复杂度和空间复杂度。研究了它的参数设置,提出一种参数自适应确定的ACA,仿真实验证明了该算法的正确性。将改进ACA应用到物流配送车辆调度问题(VSP)中;针对VSP问题分为无时间窗和有时间窗两类,分别给出ACA实现过程;通过实际的车辆调度案例,验证了ACA在VSP中应用的有效性。
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