典型文献
改进蚁群算法求解绿色周期性车辆路径问题
文献摘要：
针对带时间窗的绿色周期性车辆路径问题(GPVRPTW),同时以最小化运输时间和总能耗为优化目标,提出一种改进蚁群算法(IACO)进行求解.首先,IACO采用三维概率矩阵记录不同配送日期的车辆路径子问题的优质解信息,并设计基于信息熵的信息素更新机制进行合理地学习和积累,从而增强算法全局搜索的引导性;其次,引入基于5种邻域操作的变邻域搜索以提高算法的局部搜索能力;最后,在不同规模问题上进行仿真实验与算法对比,结果验证了IACO的有效性.
文献关键词：
周期性车辆路径问题;能耗;蚁群算法;三维信息素矩阵;信息熵;变邻域搜索
中图分类号：
作者姓名：
王颂博;胡蓉;钱斌;刘梦园
作者机构：
昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明 650500
文献出处：
引用格式：
[1]王颂博;胡蓉;钱斌;刘梦园-.改进蚁群算法求解绿色周期性车辆路径问题)[J].控制工程,2022(09):1546-1556
A类：
周期性车辆路径问题,GPVRPTW,IACO,三维信息素矩阵
B类：
改进蚁群算法,时间窗,运输时间,总能耗,优化目标,配送,子问题,信息熵,信息素更新,更新机制,地学,增强算法,全局搜索,引导性,变邻域搜索,局部搜索,搜索能力,不同规模,算法对比
AB值：
0.220534
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