【摘 要】
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对带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)的求解分为两个过程,先由遗传算法求解出初步的可行解,由此生成信息素初始分布,而后采用蚂蚁算法找出问题的最优解或近似最优解.通过具体算
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对带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)的求解分为两个过程,先由遗传算法求解出初步的可行解,由此生成信息素初始分布,而后采用蚂蚁算法找出问题的最优解或近似最优解.通过具体算例,从数值计算上探索了遗传算法和蚂蚁算法融合后的优化能力,获得了满意的效果.
The solution to vehicle routing problem with time windows (VRPTW) is divided into two processes. First, the feasible solutions are obtained by genetic algorithm, then the initial distribution of pheromones is generated. Then, the ant algorithm is used to find the optimal solution or Approximate optimal solution.According to numerical example, the optimization ability of genetic algorithm and ant algorithm is explored by concrete examples, and the satisfactory result is obtained.
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