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为求解最小最大车辆路径问题，提出动态自适应蚁群优化算法．该算法采用动态最大最小蚂蚁系统策略调整最优解，每次迭代更新τmin，将τmin作为当前信息素矩阵最大值的函数，根据当前最优弧调整选择弧的概率．采用一种灰色模型预测及控制信息素矩阵的边界，以增强蚁群算法参数的自适应性能．对信息素浓度相对较高的多个节点及其附近的边，利用信息素关联累积规则进行信息素更新．将文中算法进行场景的实例测试，仿真结果表明，该算法与线性规划、其他相关的蚁群算法相比，收敛速度更快，具有更好的优化性能和应用效果．