【摘 要】
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建立了在有客户优先级、路况影响、多车型、时间窗和容量等多约束条件下车辆路径问题（VRPMC）的数学模型．由于该模型是一个NP-hard问题，目前还没有多项式算法求解，又提出了采用自适
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建立了在有客户优先级、路况影响、多车型、时间窗和容量等多约束条件下车辆路径问题（VRPMC）的数学模型．由于该模型是一个NP-hard问题，目前还没有多项式算法求解，又提出了采用自适应的多态蚁群算法（APACA）来对其进行求解的策略．首先，算法中侦察蚁完成满足约束条件的路径侦察并设置侦察信息素；其次，搜索蚁利用侦察蚁提供的辅助信息进一步搜索可行路径，通过多态蚂蚁间的协作和自适应调整挥发系数，能更快地搜索到问题的优化解；最后通过一个实例与节约算法、遗传算法、禁忌搜索算法和基本蚁群算法进行了对比，结果表明：对
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