一种求解带时间窗和容量约束的车辆路线问题有效的蚁群算法

摘要

带时间窗和容量约束的车辆路线问题(VRPTW)是在物流业中发生的一个重要问题。这个问题的目标是在不破坏客户时间窗要求和车辆不超载的情况下，以最小的成本代价，寻找一个最好的车辆配置方案，满足一些地域上分散的客户的搭载要求。同时，这些客户都有各自特定数量的货物需求，而且必须在预先定义的时间窗口之内对该客户的进行服务。在本文中，成功将蚁群算法(ACS)应用于解决带时间窗和容量约束的车辆路线问题。具体的算法实现是：(1)首先由一代蚂蚁按蚁群算法进行测试，尝试发现解决VRPTW问题的理想合适的车辆数目；(2)在上述确定的车辆数目限制下，实现车辆总的运行时间尽可能短。经典测试用例的实验结果证明了，蚁群算法应用到VRPTW上，与其他已经存在的解决VRPTW的算法相比，在解决问题的质量和计算速度上都具有很强的竞争性，是解决VRPTW问题较好的启发式搜索算法之一。

目录

文摘

英文文摘

第1章前言

第2章VRPTW问题的数学基础和有关模型、公式

第3章蚁群算法的原理及其应用

第4章以旅行商问题为例综述蚁群算法模型及实现

第5章 行之有效的群蚁演算方案（下称EACS算法）

第6章数值实验结果及分析

第7章结论

参考文献

附录：光盘目录

后记

原创性声明