基于蟻群算法的車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題研究畢業(yè)論文-資料下載頁(yè)
2025-08-01 14:53本頁(yè)面
【正文】 和更新策略方面進(jìn)行改進(jìn)的方案，并就螞蟻前進(jìn)選擇策略和如何確定選擇集合做改進(jìn)，通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證，該方案有效的提高了算法收斂速度，擴(kuò)大了算法搜索空間。 2．本文為求解一般車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題和帶時(shí)間窗的車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題，設(shè)計(jì)了基于 Sweep算法和蟻群算法的二階求解方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛數(shù)和路徑長(zhǎng)度的優(yōu)化，并對(duì)算法的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，指出了該方法求解過(guò)程中出現(xiàn)隨機(jī)性的一些原因。試驗(yàn)結(jié)果證明，該算法能有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)路徑和車(chē)輛數(shù)的優(yōu)化。 3．車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題是一個(gè)很典型的組合優(yōu)化問(wèn)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(chē)輛調(diào)度問(wèn)題結(jié)合起來(lái)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)車(chē)輛調(diào)度的優(yōu)化，證明了蟻群算法適合于解決車(chē)輛調(diào)度優(yōu)化問(wèn)題，并嘗試將蟻群算法應(yīng)用到實(shí)際車(chē)輛調(diào)度系統(tǒng)中，為建立完善合理的車(chē)輛調(diào)度系統(tǒng)提供了技術(shù)參考。 38 展望 ? 有待改進(jìn)的地方和需要進(jìn)一步研究的問(wèn)題： 1．雖然本文研究的車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題考慮了時(shí)間限制，但是，與實(shí)際車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題還有一定差距（如我們假設(shè)車(chē)輛是勻速行駛，而這在現(xiàn)實(shí)生活中受交通路況的影響）。隨著對(duì)各種車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題的研究深入，通過(guò)在模型中加入各種約束以及修改目標(biāo)函數(shù)，可以更加逼近實(shí)際問(wèn)題。 2．本文利用蟻群算法來(lái)求解車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題，其中涉及到很多參數(shù)的設(shè)定，這些參數(shù)的設(shè)定需要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和反復(fù)試驗(yàn)，這種主觀性給算法帶來(lái)了不確定性，所以算法參數(shù)的進(jìn)一步研究有利于提高算法的穩(wěn)定性和實(shí)用性。 3．本文雖然嘗試將算法應(yīng)用到實(shí)際車(chē)輛調(diào)度中，但系統(tǒng)還是需要調(diào)度者經(jīng)驗(yàn)的支持，是一種交互式工作方法，這樣如果車(chē)輛規(guī)模較大，調(diào)度比較頻繁，將很難保證系統(tǒng)調(diào)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(chē)輛調(diào)度。算法的選擇規(guī)則仍需進(jìn)一步研究。所以進(jìn)一步研究如何在現(xiàn)實(shí)車(chē)輛調(diào)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(píng)公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1