基于自适应动态搜索蚁群算法的车辆路径规划

摘要

基于蚁群算法求解车辆路径规划的缺陷性分析,提出一种自适应动态搜索蚁群算法(ADACO).建立算法模型,以测试案例的TSP问题为基础实验性配置组合参数;采用伪随机分布和自适应转移概率相结合策略,帮助群体选择较高质量路径;分段化设定信息素强度,有效诱导群体及时跳脱局部困境并构造新的解.测试结果表明,无论在时间开销还是配送成本方面,ADACO算法较于其它算法均有实质性地突破,验证了该算法的可行性.