【摘 要】
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根据液化天然气(LNG)运输车辆调度中车辆载重量受限和卸气等待时间过长的特殊性,建立一个每次只配送两个子站的LNG车辆调度模型,同时进一步改进蚁群算法,将蚁群算法与抽样方
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(71401099);上海市人民政府决策咨询研究项目资助(2017-Z-H05);上海市浦江人才计划资助(17PJC051);上海市教育科学研究项目资助(C18048)
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根据液化天然气(LNG)运输车辆调度中车辆载重量受限和卸气等待时间过长的特殊性,建立一个每次只配送两个子站的LNG车辆调度模型,同时进一步改进蚁群算法,将蚁群算法与抽样方法相结合,使得算法具有较快的收敛速度,并通过试验证明改进算法的有效性和可行性。将蚁群算法与LNG车辆调度相结合,进一步优化蚁群算法,用两两抽样的方法对某单配送中心LNG企业的车辆调度进行优化,寻找最优路径,达到最小成本,提高蚁群算法的遍历速度,减少整个搜索进程耗时。从理论上找到一个LNG车辆调度蚁群算法优化的方案,降低等待时间,优化运输路线,提高公司利润。
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