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基于蚁群算法的铁路车辆路径问题研究
中文名称: 基于蚁群算法的铁路车辆路径问题研究
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论文编号: 3806301收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: The Study of Railway VRP Based on Ants Colony Optimization Algorithm
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算机应用技术
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 车辆路径问题 蚁群算法 系统最优平衡 约束条件 车辆路径 人工智能算法 改进蚁群算法
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:本文对带约束条件的开放式车辆路径问题从理论上进行研究,实现了铁路运输矢量图的分层显示,约束条件主要考虑了铁路运输网络的系统最优平衡,也就是全局最优,而并非仅仅是单个用户的路径寻优,使研究内容更具有实际应用价值。通过实验对比了蚁群算法和其它经典的人工智能算法后,发现无论是获得的解的质量还是迭代次数蚁群算法都明显优于其它人工智能算法,显示了其在解决复杂优化问题方面的竞争力。针对蚁群算法的缺点,很多学者提出了改进蚁群算法,本文分别编程实现了蚁群算法和典型的改进蚁群算法,通过实验观察到改进蚁群算法的性能明显提高,然后借鉴了某些改进蚁群算法的思想并与带约束条件的铁路VRP相结合对蚁群算法进行了新的改进,使其在求解问题时结果更好、速度更快。最后针对本文研究的实际问题,对蚁群算法中各参数的选取规则进行了归纳。 实验表明用改进蚁群算法求解带约束条件的铁路VRP是有效的,这一成功尝试再次表明蚁群算法在优化领域具有强大竞争力。本文在研究中考虑了能获得系统最优平衡的约束条件,使研究内容更贴合铁路运输的实际,不仅具有理论研究意义也富有实际应用价值。
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