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求解带容量约束车辆路径问题的改进蚁群算法
文献摘要：
目的 设计一种改进的蚁群算法求解带容量约束的车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP).方法 使用改进的扫描法进行信息素初始化,同时采用了基于罚函数的适应度函数.结果 与结论 从4个CVRP数据集中选取了不同规模的41个实例进行了参数设置和对比实验,改进蚁群算法性能优于基本的蚁群算法,具有较强的寻优能力,能够有效求解带容量约束的车辆路径问题.
文献关键词：
蚁群算法;车辆路径问题;信息素;适应度函数
中图分类号：
作者姓名：
张航;高岳林
作者机构：
北方民族大学计算机科学与工程学院,宁夏银川750021;宁夏智能信息与大数据处理重点实验室,宁夏银川750021;北方民族大学数学与信息科学学院,宁夏银川750021
文献出处：
引用格式：
[1]张航;高岳林-.求解带容量约束车辆路径问题的改进蚁群算法)[J].宝鸡文理学院学报（自然科学版）,2022(03):18-23,29
A类：
带容量约束车辆路径问题,Capacitated
B类：
改进蚁群算法,改进的蚁群算法,Vehicle,Routing,Problem,CVRP,扫描法,信息素初始化,罚函数,适应度函数,不同规模,参数设置,算法性能,寻优能力
AB值：
0.271855
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