改进型蚁群算法参数优化研究
计算，验证了算法和参数设置的有效性。1 有时间窗车辆路径问题的定义VRPTW的一般定义如下：从某一物流中心用多台配送车辆从多个客户取货，每个客户的位置和需求量和需求时间一定，每个客户只能由一台车辆服务一次，要求合理安排车辆配送路线，使目标函数得到最优，即在不违背约束条件下所用车辆数最少和行走路线长度最短。本文将最小化车辆数量作为第一目标，最小化车辆行驶路线长度作为第二目标。2 最大最小蚁群算法及其在有时间窗车辆路径问题中的应用MMAS对AS的关键改进在于将路径上的信息素浓度限定[τmin，τmax]之间，这较好地避免了搜索陷入局部最优解。因为在搜索过程中，随着信息素的挥发和累积，某些路径上的信息素浓度会远远高于其他路径，从而导致搜索过早停滞。2.1 状态转移概率蚂蚁在选择下一个节点时，在满足容量约束和时间窗约束下，需要考虑如下三个因素：①通往下个节点的路径长度以及路径上的信息素浓度[6]；②时间窗因素的择优性[6]，由下个客户j的时
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