基于蚁群算法的车辆调度问题研究(毕业论文)
基于蚁群算法的货车调度问题研究
基于蚁群算法的货车调度问题研究近年来，随着经济的快速发展，物流行业也随之迅速壮大，货车运输成为现代社会经济生活中不可缺少的一部分。
然而，货车运输的高度复杂性以及大量的调度问题给物流企业带来了极大的挑战。
因此，如何有效地解决货车调度问题成为了研究的热点之一。
货车调度问题是指在满足顾客需求、优化运输成本和提高货车利用率等目标的前提下，设计出一个最佳的货车调度方案。
这一问题包括多个方面，如货车路径规划、配送计划、装载方案等。
因此，货车调度问题的解决涉及到多个学科领域，包括数学、计算机科学、运筹学等。
针对货车调度问题，目前已有多种解决方法，例如基于模型规划的方法、传统算法等。
然而，这些方法都有各自的缺点。
基于模型规划的方法需要复杂的数学模型和大量的计算，造成计算难度大、效率低等问题。
传统算法则在规模大的情况下无法取得理想的效果，同时由于货车调度问题的不确定性，也很难找到最优解。
在这样的情况下，蚁群算法作为一种群集智能算法，被越来越多地应用于货车调度问题的解决中。
蚁群算法源于对蚂蚁在寻找食物过程中的行为的模仿，通过模拟群体行为、自组织机制和正反馈机制等，寻找最优解。
与传统算法相比，蚁群算法具有更好的鲁棒性、更快的计算速度和更优的适应性。
基于蚁群算法的货车调度问题研究可以分为以下几个方面：一、基本模型建立在使用蚁群算法解决货车调度问题前，需要先根据实际需求建立基本的模型。
该模型需要考虑复杂的实际需求，如货车运输规模、种类、装载条件、道路状况、顾客需求等，以便求解最佳的货车调度方案。
同时，模型建立时需要考虑参数设置、目标设定等问题，以便更好地使用蚁群算法进行求解。
二、蚁群算法优化蚁群算法优化的目标是寻找到最优的货车调度方案。
在实际应用中，需要针对不同的需求，进行蚁群算法的优化。
例如，在过程中，对信息素的更新、信息素的扩散，以及蚂蚁的规划等过程需要进行优化，以便获得最优解。
同时，在模拟过程中需要加入一定的随机性，以防止陷入局部最优解。
基于蚁群算法的单配送中心车辆调度问题研究
Electronic Bussiness | 电子商务基于蚁群算法的单配送中心车辆调度问题研究王东 大连海事大学交通运输管理学院 辽宁大连 116000摘要:在未来市场的竞争中,物流作为“第三利润源泉”将起到举足轻重的作用。
物流配送是物流系统中一个重要环节,对其进行优化是物流企业实现提高效率,降低成本的重要手段。
本文首先在理论上对配送车辆调度问题进行了研究并对其各类常用解决方法作了简单比较。
其次介绍了蚁群算法的产生、发展,分析了蚁群算法的原理和实现流程,以及该算法在车辆调度问题中的应用。
同时对基本蚁群算法的优点及不足进行了简单分析,针对蚁群算法在搜索初期收敛速度慢和易收敛于局部最优解的缺陷提出了改进方法。
在改进算法中,将蚁群算法与遗传算法进行复合,并通过增加概率选择机制来提高求解效率,最终实现了算法的有效改进,保障了改进算法求解实际问题的有效性。
为进一步验证改进算法的可行性、适用性,本文通过开发的程序对车辆调度问题进行了仿真,取得了较满意的成果。
实验结果表明改进型蚁群算法性能优良,能在较短时间内求得车辆调度问题较满意的全局最优解关键词:蚁群算法;车辆调度;遗传算法;系统仿真一、引言随着市场经济的发展,作为“第三利润源泉”的物流产业与全球经济一同面临着改革与挑战,对市场经济的影响日益明显,人们对其的重视也越来越明显。
物流配送是物流系统中一个重要环节,在配送过程中,配送路径选择得合理与否对配送效率、成本、用户满意度的影响很大,采用科学合理的方法来确定配送路径,是配送活动中非常重要的一项工作。
本课题的研究以单配送中心的物流配送业务为背景,重点对配送车辆调度问题进行描述、建模、求解,利用蚁群算法及改进蚁群算法,优化对客户的派车问题及最佳车辆路径的选择问题,以减少配送成本,提高配送效率及客户满意度,增加企业经济效益。
二、车辆调度问题(一)车辆调度问题的提出物流配送的目标就是在满足客户要求(一般是时间要求)的前提下,投入最少的配送成本,完成配送目标。
基于蚁群算法的车辆调度问题
刻， 各 个城 市 间 连 接 路 径 上 的 信 息 素 浓 度 相 同 ， ２ ， …， ） 根据 各 个 城 市 间连 接 路
主要算 法有 粒 子群算 法 、 蚁群 算法 等 。
本 文采 用 基于 模 型 的 预先 优 化 法 ， 根 据 配 送 中 真 出最 短路 径 。运 送 时 ， 配 送 车辆 可 以根 据 预 先 优
１ 车辆调度数学模型的建立
不 失一 般性 ， 设 整个 蚁群 中的蚂 蚁数 量为 ｍ， 所 需 访 问 的配送点 的数 量 为 ， 城市 ｉ 与城市 之 间 的 距离为 ｄ （ ， Ｊ ＝ ＝ ＝ １ ， ２ ， …， ） ， 在ｔ 时刻 配送 点 ｉ和配 送 点 连 接路 径上 的信 息 素 浓度 为 ｒ ｆ （ ￡ ） 。初 始 时
随着 运输 的发 展 ， 物 资 的流 通 从单 一 的 车辆 配 送 运 输发 展到 了大 规 模 的 车 辆 配送 系统 ， 将 多个 车
辆 多个 需 求地 点放 在 一 个 系 统 中进 行 考 虑 ， 确 定 车 辆 的运输 线 路 。车 辆 调 度 问题 实 质 上 是 个 复 杂 的
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ａｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ ｐ ｒ ｉ ｎ ｃ ｉ ｐ ｌ ｅ ａ ｎ ｄ ｍａ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ ａ ｎ ｔ ｃ ｏ ｌ ｏ ｎ ｙ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ，ｗｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｌ ｉ ｖ ｅ ｒ ｙ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ａ ｎ ｄ ｇ ｉ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ｕｓ ｉ ｎ ｇ Ｍ ＡＴＬ ＡＢ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ ｔ ｏ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ａ ｍｐ ｌ ｅ ，ｎ ｏ ｒ ｅ ｔ ｕ ｒ ｎ ｔ ｙ ｐ ｅ
基于蚁群算法的机场除冰车辆调度问题研究
些 自身 故 障外 ， 天气 情况 也成 为 飞行安 全必 须考 虑
的一个 重 要 因素 。特别 是在 冬季 冰雪 天气 的情 况下 ， 飞机 表 面会结 上一 层 冰 、 雪、 霜 的结 晶体 ， 这种 结 晶体
一
定 的容量 限制 ， 所 载 除冰 液 不 能超 过 这 个 限定 容
究 。Ｓ ｏ ｌ ｏ ｍｏ ｎ和 Ｄｅ ｓ ｒ ｏ ｓ ｉ ｅ ｒ ｓ首 次对 有 时 间 窗 约 束 的
量， 为简 化 问题 ， 假设所 有 除冰 车 的除冰液 容量 相 同 ；
ＶＲＰ问 题 进 行 了 研 究 ［ 】 ； Ｋ ． Ｃ ． Ｔ ａ ｎ等 人 用 局 部 搜 索、 模 拟退 火 、 遗 传 算 法 等 多种 启 发 式 算 法 对 有 时 间 窗约束 的 ＶＲ Ｐ问题 进 行 了 求解 【 ２ ； 王 海 星 对 蚁 群算 法 中的转移 策 略和信 息 素更新 策 略进行 了改进 ， 并且 取 得 了较满 意 的结果 ［ ３ ； 石 旭东 等学 者将 遗传 算 法 引
随着 我 国 民航 事业 的快 速 发展 ， 保证 飞机 安 全有 效 的运行 成 了 民航 业 发展 的重 要 问题 。除 了飞 机 的
一
有 的飞机 尽 可 能 在 规 定 的 时 间 窗 内完 成 除 冰作 业 。 研 究 除冰 车辆 的调 度 问题 目的在 于 使 飞机 用 最 小 的
期 第 １ ３ 卷 第 ２
２ ０１ ３焦
科
技
和
产
业
Ｖ０ １ ． １ ３ ，Ｎｏ ． ２
Ｆｅ ｂ．。 ２ Ｏ１３
２月
蚁群算法在车辆路径优化中的应用毕业论文
蚁群算法在车辆路径优化中的应用毕业论文目录摘要 (2)ABSTRACT (3)第1章绪论 (6)1.1 研究目的和意义 (6)1.2 国外研究现状 (7)1.2.1 国外研究现状 (7)1.2.2 国研究现状 (8)1.3 本文研究容 (9)（1）基本蚁群算法 (9)（2）蚁群算法的优化 (9)（3）蚁群算法在TSP问题中的应用 (9)1.4 开发环境与工具 (9)1.5 论文的组织结构 (10)第2章蚁群算法 (10)2.1 蚁群算法简介 (10)2.2 蚁群算法的原理 (11)2.2.1 蚂蚁觅食规则 (12)2.2.2 蚂蚁移动规则 (12)2.2.3 蚂蚁避障规则 (12)2.2.4 蚂蚁撒信息素规则 (12)2.3 蚁群算法的特点及优缺点 (13)2.3.1 蚁群算法的特点 (13)2.3.2 蚁群算法的优点 (14)2.3.3 蚁群算法的缺点 (14)2.5 蚁群算法的核心函数 (15)（1）初始化 (15)（2）选择下一个城市，返回城市编号 (15)（3）更新环境信息素 (17)（4）检查终止条件 (18)（5）输出最优值 (18)2.6 蚁群算法的参数分析 (19)2.6.1 蚂蚁数量N_ANT_COUNT (19)2.6.2 启发因子 (19)2.6.3 期望启发因子 (20)2.6.4 信息素挥发度 (20)2.6.5 总信息量（DBQ） (21)第3章改进的蚁群算法 (21)3.1 轮盘赌选择 (22)3.1.1 轮盘赌选择基本思想 (22)3.1.2 轮盘赌选择工作过程 (22)3.2 MAX_MIN ACO (24)3.2.1 MAX_MIN算法的框架结构 (24)3.2.2 MAX_MIN 算法流程图 (26)第4章蚁群算法在车辆路径问题中的应用 (28)4.1 车辆路径问题简介 (28)4.1.1 车辆路径问题定义 (28)4.1.2 车辆路径问题分类 (29)4.2 车辆路径问题的求解算法 (29)4.2.1 精确算法 (29)4.2.2 启发式算法 (30)4.3 蚁群算法解决车辆路径问题 (31)4.4 数值实验结果及分析 (33)4.4.1 轮盘赌选择优化前后数据对比 (33)4.4.2 MAX_MIN算法改进前后数据对比 (34)第5章总结与展望 (36)参考文献 (36)第1章绪论TSP问题是一种特殊的车辆路径问题，是作为所有组合优化问题的例而存在的，它已成为并将继续成为测试组合优化新算法的标准问题。
蚁群算法及在物流配送车辆调度中的应用研究的开题报告
蚁群算法及在物流配送车辆调度中的应用研究的开题报告1. 研究背景与意义随着物流配送业的发展，车辆调度成为了一个重要的问题。
如何合理地安排配送车辆的路线和时间，可以有效地降低成本和提高效率。
蚁群算法是一种新兴的启发式搜索算法，具有全局搜索和并行计算能力，被广泛应用于物流领域。
因此，研究蚁群算法在物流配送车辆调度中的应用，对于提高物流效率、降低成本具有重要意义。
2. 研究内容本论文主要研究蚁群算法在物流配送车辆调度中的应用。
具体内容包括：1. 蚁群算法的基本原理及其在物流领域中的应用研究。
2. 探讨物流配送车辆调度问题，并提出适用于该问题的蚁群算法模型。
3. 在模拟环境中验证蚁群算法模型的有效性和优越性，并与其他现有算法进行对比分析。
4. 讨论蚁群算法在实际物流配送车辆调度中的应用前景和推广价值。
3. 研究方法本论文采用文献综述、数学建模、实证分析等方法进行研究。
具体步骤如下：1. 文献综述：收集蚁群算法及其在物流领域中的应用文献，了解相关理论知识和研究进展。
2. 数学建模：根据物流配送车辆调度问题的特点，建立起适用于该问题的蚁群算法模型，并进行完整的参数设置和优化调整。
3. 实证分析：在模拟环境中进行蚁群算法模型的实证测试，并与其他算法进行对比分析，探究算法优化和改进方法。
4. 讨论和总结：对研究结果进行深入分析和讨论，探讨蚁群算法在实际物流配送车辆调度中的应用前景和推广价值，并总结研究成果。
4. 研究成果研究成果包括：1. 建立了适用于物流配送车辆调度问题的蚁群算法模型，并对模型进行了有效性验证。
2. 分析了蚁群算法模型的优越性，并与其他算法进行了比较分析。
研究结果表明，在物流配送车辆调度中，蚁群算法具有更好的性能和效率。
3. 探讨了蚁群算法在实际物流配送车辆调度中的应用前景和推广价值，为促进物流行业的发展提供了有益的参考和建议。
5. 研究难点和挑战本论文研究的难点和挑战主要是：1. 蚁群算法理论的深入研究，包括蚁群算法的优化策略，如探索和利用策略的协调性等。
基于混沌蚁群算法的应急救援车辆调度优化
混沌蚁群算法概述
混沌蚁群算法是一种基于自然界中蚂蚁觅食行为的启发式优化算法。蚂蚁在 寻找食物过程中，会在路径上留下信息素，其他蚂蚁会根据信息素的强度选择路 径。在混沌蚁群算法中，每个蚂蚁的行为受到混沌理论的支配，从而使得算法具 有更好的鲁棒性和全局搜索能力。该算法在求解复杂优化问题，尤其是应急救援 车辆调度问题方面具有较大潜力。
文献综述
蚁群算法是一种通过模拟蚂蚁寻找食物过程中的行为来求解优化问题的算法。 在车辆调度问题中，蚁群算法可以用来寻找最优的车辆路径，使得车辆行驶总距 离最短。然而，标准的蚁群算法在处理动态车辆调度问题时存在一些局限性，如 信息素更新不及时、算法收敛速度慢等。因此，许多学者对蚁群算法进行了改进， 以提高其在动态车辆调度问题中的性能。
2、设置参数：根据实际需求，设置蚁群算法的参数，如信息素挥发速率、 信息素强度等。
3、路径规划：利用蚁群算法进行路径规划，通过模拟蚂蚁的觅食行为，寻 找最优路径。
Байду номын сангаас
4、数据采集：收集实际应急救援过程中的数据，包括救援时间、救援资源 使用情况等。
研究结果
通过对比实验，本研究发现蚁群算法在应急救援最优路径规划中具有以下优 势：
研究问题和假设
本研究的核心问题是：在应急救援中，如何利用蚁群算法寻找最优路径？为 此，我们提出以下假设：蚁群算法能够对应急救援路径进行优化，提高救援效率。
研究方法
本研究采用蚁群算法进行应急救援最优路径规划。具体流程如下：
1、建立救援路径图：根据实际救援环境，建立救援路径图，包括道路、障 碍物等相关信息。
应急救援车辆调度优化
基于混沌蚁群算法的应急救援车辆调度优化主要分为以下几个步骤：
1、建立应急救援车辆调度优化模型：首先需要确定优化目标，如最小化救 援时间、最大化救援覆盖面积等。然后根据实际情况建立数学模型，如整数规划 模型、图论模型等。
基于蚁群算法的城市公共自行车调度研究
基于蚁群算法的城市公共自行车调度研究张辉++郑彭军摘要：由于城市公共自行车存在供需时空分布的不均衡性，因而进行公共自行车的调度是十分必要的。
通过分析现阶段我国城市公共自行车调度方式特性，为充分满足租赁者的需求，提出了一种带模糊时间窗的城市公共自行车调度路径优化模型。
以租赁点满意度最大化为目标函数，同时将基本蚁群算法进行改进后应用于求解最优调度路径模型。
最后，以宁波市公共自行车区域调度为例，运用Matlab进行仿真实验，证明了该模型及求解算法的有效性和可行性。
关键词：公共自行车调度；蚁群算法；模糊时间窗DOI：10.16315/j.stm.2015.06.006U491.1+7文献标志码：A公共自行车系统可有效缓解公共交通末端“最后一公里”出行难题，从而成为城市公共交通的重要辅助形式。
然而各城市在逐步推进公共自行车系统建设的同时，也伴随着不少问题，其中共性又极具代表性的是公共自行车的“租还车难”问题。
由此引发的公共自行车调度是以满足租赁者的租还需求为目的，为了提高公共自行车周转率的特殊的物流活动。
现阶段我国各城市的公共自行车调度工作主要以人工调度为主，信息化水平不高，调度人员多以历史或实时公共自行车租借数据凭主观经验通过巡逻的方式安排车辆调度路径，尚未形成科学系统的调度模式，时效性不高，不乏出现公共自行车车辆到位时租赁者转而选择其他交通方式的现象。
对于城市公共自行车调度，现有的研究主要分为静态跟动态调度两方面。
在静态调度方面：刘登涛等以运输成本最小化为目标建立了公共自行车系统的调度模型，并运用模拟退火算法求解该模型，得到了公共自行车系统的静态调度计划。
Benchimol[4]和Chemla假设城市公共自行车系统中各租赁点自行车库存量已给定，即在调度需求己知的情况下，以运输费用最小化为目标，进行公共自行车的调度。
Gune等研究了公共自行车系统的静态再平衡分配问题，以实现最低调度成本为目标确定调度序列站，由一辆调度车辆将公共自行车收集起来并交付到各个站点。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
任务点选择概率
任务点按选择概率的轮盘分布
26
蚁群算法求解带时间窗车辆调度问题
求解过程：
27
蚁群算法求解带时间窗车辆调度问题
任务点分组时间合理性检查条件：
(ELi ELi
El j El j
)
t
ji
ELx
ELi或者ELx
EL j
或者
i, j Vk i, j Vk i, j Vk , x Vk
基于蚁群算法的车辆 调度问题研究
报告人:滕玮 导 师:刘玉华教授
2006年6月
1
主要内容
绪 论 车辆调度问题的分析 蚁群算法的原理与一个应用模型的建立 蚁群算法求解车辆调度问题 优化调度算法在车辆调度系统中的应用 总结与展望
2
绪论
课题来源 本课题来自武汉市科技局设立的“无线分组数据传输
启发因子 选择概率
8
蚁群算法主要流程
9
仿真试验
算法具有很好的收敛性
10
仿真试验
11
仿真试验
12
蚁群算法的优缺点
主要优点： 蚁群算法是一种分布式的本质并行算法 蚁群算法是一种正反馈算法 蚁群算法具有较强的鲁棒性 易于与其它方法结合
主要不足之处： 收敛速度慢、计算时间长 易于过早的陷入局部最优 在不利于解决连续问题
31
系统组成结构
车辆调度系统结构图
32
车辆优化调度子系统
车辆优化调度子系统功能结构
33
车辆优化调度系统流程分析
34
算法的选择策略
在算法的选择策略上参照了如下规则
35
算法的选择策略
调度任务解决过程
(1) 获取货源信息： (2) 货源数据与运力资源数据的搜索与调用 (3) 智能调度 (4) 货运任务的全程实时管理与行为记录
1. TSP数学模型 2. 一般车辆调度问题 3. 带时间窗的车辆调度问题
硬时间窗车辆调度问题 软时间窗车辆调度问题
4
蚁群算法的原理与一个应用模型的建立
蚁群算法的原理
5
基于蚁群算法的连接增强问题求解
连接增强问题数学模型 蚁群算法求解连接增强问题思想
6
蚁群算法信息素更新
7
蚁群算法启发因子和选择概率
36
全文总结
本文主要创新点如下： 1．本论文针对一般蚁群算法的在寻优过程中容易出现停滞现象或收
敛过早，或者搜索效率不高等缺点进行了分析，提出从信息素更 新规则、更新系数和更新策略方面进行改进的方案，并就蚂蚁前 进选择策略和如何确定选择集合做改进，通过实例验证，该方案 有效的提高了算法收敛速度，扩大了算法搜索空间。 2．本文为求解一般车辆调度问题和带时间窗的车辆调度问题，设计 了基于Sweep算法和蚁群算法的二阶求解方法，实现对车辆数和 路径长度的优化，并对算法的仿真实验结果进行分析，指出了该 方法求解过程中出现随机性的一些原因。试验结果证明，该算法 能有效地实现对路径和车辆数的优化。 3．车辆调度问题是一个很典型的组合优化问题，蚁群算法是现代智 能优化算法，本文将蚁群算法和车辆调度问题结合起来，实现了 对车辆调度的优化，证明了蚁群算法适合于解决车辆调度优化问 题，并尝试将蚁群算法应用到实际车辆调度系统中，为建立完善 合理的车辆调度系统提供了技术参考。
18
蚁群算法求解一般车辆调度问题
求解过程：
19
实例分析
任务点和车场分布如图所示：
图4.4 任务点和车场的分布图 注：图中方形代表车场，圆形代表任务点
20
实例分析
初始扫描线与X轴夹角设定为0，算法第一步由Sweep算法的两个分组 (1,3,5,6,8,11,12)，(2,4,7,9,10)。分组结果如下图所示：
4S一体化智能交通系统”项目。 课题背景及研究意义
1. “第三大利润源” 2. 适应新经济发展的需要 国内外研究现状 1. 国外对车辆调度问题已经作了大量而深入的研究 2. 国内研究车辆调度问题比国外相对落后
3
车辆调度问题的分析
车辆调度问题的描述
车辆调度问题的分类 车辆调度问题数学模型分析
30
优化调度算法在车辆调度系统中的应用
无线分组数据传输4S一体化智能交通系统是由武 汉市科技局下达的科研项目，该项目2005年6月通过 鉴定(鉴定证书编号：武科高鉴字[2005]第131号)。该 系统将无线分组数据传输（GPRS）、遥感遥测 （RS）、全球卫星定位系统（GPS）、地理信息系 统（GIS）和遥控技术一体化。在GPRS网所覆盖的 全国范围内同时对多个车辆实现远程控制及包含图像 传输在内的多项实用功能。系统将所有移动目标的实 时活动数据传回监控中心，以供监控中心对移动目标 进行实时监控管理、调度等。为长途客运、出租车运 营、私家车提供无线监控，协助警察打击犯罪活动； 为物流企业提供获得实时车辆行驶位置、速度等车辆 信息的手段，以实现对车辆的智能化调度。
(EL EL j
j Eli Eli
)
tij
ELx
EL j或者ELx
ELi
i, j Vk i, j Vk i, j Vk , x Vk
28
实例分析
采用标准数据 R102
29
实例分析
给出一个解得出车安排：车辆数17，总行驶路程1503.7313，总等待 时间是747.9307。出车安排如下表所示。
图4.5 任务点的分组情况 注：图中方形代表车场，圆形和三角形代表任务点，相同形状的任务点属于一组
21
实例分析
选择
，得到最短路径长度分别为78.78 (1,3,5,6,8,11,12)，
55.52(2,4,7,9,10)。调度方案如下图所示：
图4.6 调度方案 注：图中方形代表车场，圆形和三角形代表任务点，相同形状的任务点属于一组
13
蚁群算法求解车辆调度问题
Sweep算法
开始扫描前
扫描分组后
注：图中圆点代表任务点，方块代表车场；不同线型连接的任务点代表不同分组。
14
蚁群算法求解车辆调度问题
Sweep算法步骤：
15
蚁群算法求解车辆调度问题
蚁群算法求解TSP问题的实现步骤：
16
蚁群算法求解车辆调度问题
17
蚁群算法求解TSP问题的流程图
22
蚁群算法求解带时间窗的车辆调度问题
带时间窗车辆调度问题的多目标函数
23
蚁群算法的改进
信息素浓度更新规则改进
24
蚁群算法的改进
系数更新策略的改进
25
蚁群算法的改进
轮盘赌选择策略
轮盘赌选择策略类似于博彩游戏中的轮盘赌。如表4.4所示，任务 点各自的选择概率将轮盘分成4个扇区，要进行1次选择，随机生成1 个随机数，相对于转动轮盘1次，获得1次指针停止位置，指针停止在 某一扇区，该扇区代表该任务点被选中。