基于改进蚁群算法的多目标车辆路径优化方法

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摘要

本发明属于物流配送、电子商务、智能优化、网络分析等应用领域，具体技术方案为：基于改进蚁群算法的多目标车辆路径优化方法，具体步骤如下：一、在初始时刻，将信息素总量与各个需求点和配送中心的距离作为信息素分布矩阵，设计初始信息素的具体表达式；二、考虑客户与客户之间的时间窗宽度及碳排放量，设计转移规则的具体表达式；三、更新信息素表达式；四、引入混沌扰乱机制，对信息素进行混沌初始化；本发明提出了一种以配送总成本最低、碳排放量最少的多目标车辆路径优化模型，多目标模型能更好地兼顾物流配送中的配送总成本和碳排放量，与经典蚁群算法相比，改进蚁群算法在配送总成本上平均节省了6.5％、碳排放量上平均节省了3.5％。

基本信息

专利标题：

基于改进蚁群算法的多目标车辆路径优化方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN113343575A

申请号：

CN202110688494.7

公开（公告）日：

2021-09-03

申请日：

2021-06-21

授权号：

CN113343575B

授权日：

2022-05-10

发明人：

陈高华郗传松周子涵陈康裴育丁庆伟

申请人：

太原科技大学

申请人地址：

山西省太原市万柏林区窊流路66号

代理机构：

太原中正和专利代理事务所(普通合伙)

代理人：

焦进宇

优先权：

CN202110688494.7

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06Q10/04 G06N3/00 G06F111/06