【摘 要】
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针对多配送中心车辆路径问题,采用智能体联盟思想,建立软时间窗下,以配送成本与惩罚成本之和最小化为目标的车辆配送模型,根据模型特点运用改进蚁群算法进行求解。先通过轮盘
【基金项目】
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国家自然科学基金(61703005,51474007,51874003),安徽省自然科学基金项目(1808085MG221),安徽理工大学硕博基金项目(12059)
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针对多配送中心车辆路径问题,采用智能体联盟思想,建立软时间窗下,以配送成本与惩罚成本之和最小化为目标的车辆配送模型,根据模型特点运用改进蚁群算法进行求解。先通过轮盘赌法让蚁群随机选择配送中心出发,再实施交叉、翻转操作,增加种群多样性,每次循环后添加最优路径额外信息素,指定精英蚂蚁,来避免传统蚁群算法陷入局部最优和收敛早熟的弊端,最后通过实例对比验证模型和算法的合理性与有效性。
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