基于蟻群算法的車輛調度問題研究畢業(yè)論文-資料下載頁
2025-08-01 14:53本頁面
【正文】 和更新策略方面進行改進的方案，并就螞蟻前進選擇策略和如何確定選擇集合做改進，通過實例驗證，該方案有效的提高了算法收斂速度，擴大了算法搜索空間。 2．本文為求解一般車輛調度問題和帶時間窗的車輛調度問題，設計了基于 Sweep算法和蟻群算法的二階求解方法，實現(xiàn)對車輛數(shù)和路徑長度的優(yōu)化，并對算法的仿真實驗結果進行分析，指出了該方法求解過程中出現(xiàn)隨機性的一些原因。試驗結果證明，該算法能有效地實現(xiàn)對路徑和車輛數(shù)的優(yōu)化。 3．車輛調度問題是一個很典型的組合優(yōu)化問題，蟻群算法是現(xiàn)代智能優(yōu)化算法，本文將蟻群算法和車輛調度問題結合起來，實現(xiàn)了對車輛調度的優(yōu)化，證明了蟻群算法適合于解決車輛調度優(yōu)化問題，并嘗試將蟻群算法應用到實際車輛調度系統(tǒng)中，為建立完善合理的車輛調度系統(tǒng)提供了技術參考。 38 展望 ? 有待改進的地方和需要進一步研究的問題： 1．雖然本文研究的車輛調度問題考慮了時間限制，但是，與實際車輛調度問題還有一定差距（如我們假設車輛是勻速行駛，而這在現(xiàn)實生活中受交通路況的影響）。隨著對各種車輛調度問題的研究深入，通過在模型中加入各種約束以及修改目標函數(shù)，可以更加逼近實際問題。 2．本文利用蟻群算法來求解車輛調度問題，其中涉及到很多參數(shù)的設定，這些參數(shù)的設定需要根據(jù)經驗和反復試驗，這種主觀性給算法帶來了不確定性，所以算法參數(shù)的進一步研究有利于提高算法的穩(wěn)定性和實用性。 3．本文雖然嘗試將算法應用到實際車輛調度中，但系統(tǒng)還是需要調度者經驗的支持，是一種交互式工作方法，這樣如果車輛規(guī)模較大，調度比較頻繁，將很難保證系統(tǒng)調度的高效性。系統(tǒng)中可選的算法不多，并不能很高效的解決任何情況下的車輛調度。算法的選擇規(guī)則仍需進一步研究。所以進一步研究如何在現(xiàn)實車輛調度中使用優(yōu)化算法將是很必要也很有意義的工作。 39 謝 謝
環(huán)評公示相關推薦
鄂ICP備17016276號-1