改进蚁群算法在应急VRP中的应用及收敛性分析  

Application of improved ant colony algorithm in emergency VRP and its convergence analysis

作　　者：李卫斌[1,2] 董影影 李小林[2] 张伟[2] 

机构地区：[1]西安科技大学电气与控制工程学院,西安710054 [2]咸阳师范学院信息工程学院,陕西咸阳712000

出　　处：《计算机应用研究》2014年第12期3557-3559,3567,共4页Application Research of Computers

基　　金：陕西省自然科学基金资助项目(2011JE011);国家科技部创新基金资助项目(11C26216106024);陕西省重大科技创新工程项目(2011ZKC06-4);陕西省科技计划项目(S2011GY1438);陕西省教育厅基金资助项目(08JK479);咸阳师范学院专项科研基金资助项目(10XSYK308)

摘　　要：应急条件(地震、泥石流、洪水等)下的路况不稳定,随时会发生意外的问题。为了解决应急条件下的物资分配,在研究蚁群算法解决传统VRP(vehicle routing problem)的基础上,通过加入动态路况子对VRP数学模型进行改进,提出蚁群算法对改进后的车辆路路径问题的数学模型,并利用陕西省21个城市的实际经纬度作为应急情况下的模拟货物需求地点和仓库进行系统仿真,对影响改进算法收敛性的参数进行分析。通过理论研究和MATLAB仿真,证明了这种改进的算法能够有效解决实际情况中的应急物流分配问题。The road is unstable under emergency conditions（ like earthquakes,landslides,floods,etc）,accident waiting to happen. To solve problem of logistics distribution under emergency conditions,based on the study of traditional ant colony algorithm in solving VRP（ vehicle routing problem）,this paper tried to improve VRP mathematical model by adding a dynamic road factor. It gave a mathematical mode of ant colony algorithm to solve improved vehicle routing problem,and used the actual latitude and longitude of 21 cities in Shaanxi Province as an emergency analog cargo demanding places and warehouse locations to make a system simulation. It analyzed the parameters which had impact on improved algorithm convergence. Theoretical studies and MATLAB simulation proves that the improved algorithm can effectively solve the actual situation of emergency logistics distribution.

关 键 词：蚁群算法 动态路况 车辆路径问题 参数分析 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP301[自动化与计算机技术—控制科学与工程]