【摘 要】
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研究车辆路径调度优化问题。在车辆调度中存在多种路径选择问题,按路径优劣区分,当调度车辆存在多种选择时,根据调度结果得出的优劣区分度较小,使路径调度存在随机性问题。传
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研究车辆路径调度优化问题。在车辆调度中存在多种路径选择问题,按路径优劣区分,当调度车辆存在多种选择时,根据调度结果得出的优劣区分度较小,使路径调度存在随机性问题。传统的方法在解决调度随机性问题时,由于选择过多,造成收敛速度慢,精确度不高,容易陷入局部最优的困境。提出了一种基于蚁群和循环博弈的车辆路径调度算法,采用蚁群和循环博弈混合进行优化,增强了蚁群算法和循环博弈算法各自的性能,提高了总体算法的寻优性能。实验结果说明,改进算法能够有效处理时间窗的车辆路径调度问题,获取的物流配送优化结果明显优于传统算法,解决了传统算法过早收敛的问题,具有重要的应用价值。
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