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分层优化混合蚁群算法在车辆路径问题中的应用
文献摘要：
蚁群算法在搜索过程中容易陷入局部最优,为了增强算法探索能力,将蚁群算法和邻域搜索策略相融合,提出一种分层优化的混合蚁群算法.算法分为初始求解和精度优化两个阶段,在初始求解阶段,主要采用蚁群算法寻找路径,结合邻域搜索策略进行扰动,增加解的多样性.在蚁群算法求出初始解后,算法进入精度优化阶段,对初始最优值进行深度邻域变换提高求解精度.采用车辆路径问题测试集验证算法性能,结果表明,混合蚁群算法在不同规模的车辆路径问题算例中都能获得较好的优化效果.
文献关键词：
车辆路径;分层优化;蚁群算法;邻域搜索
中图分类号：
作者姓名：
刘振
作者机构：
皖西学院 电子与信息工程学院,安徽 六安237012
文献出处：
引用格式：
[1]刘振-.分层优化混合蚁群算法在车辆路径问题中的应用)[J].萍乡学院学报,2022(06):1-4
A类：
B类：
分层优化,混合蚁群算法,车辆路径问题,局部最优,增强算法,探索能力,邻域搜索策略,精度优化,初始解,最优值,域变换,用车,测试集,算法性能,不同规模,优化效果
AB值：
0.239698
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