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王俊鸿

作品数：2 被引量：8H指数：2
供职机构：沈阳化工学院计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：辽宁省教育厅基金更多>>
相关领域：理学建筑科学更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇建筑科学
  • 2篇理学

主题

  • 2篇蚁群
  • 2篇蚁群算法
  • 2篇群算法
  • 2篇自适
  • 2篇自适应
  • 2篇自适应蚁群
  • 2篇自适应蚁群算...
  • 2篇车辆路径
  • 2篇车辆路径问题
  • 1篇时间窗
  • 1篇旅行商
  • 1篇旅行商问题

机构

  • 2篇沈阳化工学院

作者

  • 2篇修桂华
  • 2篇王俊鸿

传媒

  • 2篇计算机应用与...

年份

  • 2篇2008
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
二次蚁群算法在运输调度问题中的应用被引量：4
2008年
蚁群算法在解决车辆路径问题VRP(Vehicle Routing Problem)上表现了很大优势,但也存在全局搜索能力较低、易出现停滞等缺陷。提出的二次蚁群算法是指先用改进的自适应蚁群算法对VRP求得一个可行解,再用求解旅行商问题TSP(Traveling Salesman Problem)的蚁群算法对所得到的解进一步优化,从而得到最优解。从两个实验仿真结果的数据上看,该算法具有很强的搜索能力,克服了基本蚁群算法的某些弊端,能够有效地求解车辆路径问题。
王俊鸿修桂华
关键词：车辆路径问题旅行商问题自适应蚁群算法
求解带硬时间窗车辆路径问题的自适应蚁群算法被引量：4
2008年
蚁群算法具有较强的鲁棒性和优良的分布式计算机制。研究重点是对现有的求解带硬时间窗的车辆路径问题VRP-H (Vehicle Routing Problem with Hard Time Windows)的蚁群算法作出更好的改进,使得算法的计算效率更高且得到的解更优,提出了蚁群算法的改进算法-改进的自适应蚁群算法。该算法先用自适应蚁群算法对VRP-H求得一个可行解,再利用多种改善方法对初始解进一步优化,从而得到最优解。测试时选用Solomon提出的题库,结果表明该算法能够有效地求解VRP-H。
修桂华王俊鸿
关键词：蚁群算法车辆路径问题时间窗自适应
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共1页<1>
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