控制理论与应用

作者：郭宁,申秋义,钱斌,那靖,胡蓉,毛剑琳

单位：昆明理工大学,昆明理工大学,昆明理工大学,昆明理工大学,昆明理工大学,昆明理工大学

关键词：多舱车辆路径问题; 绿色; 蚁群优化算法; 双重信息引导; 信息素浓度平衡机制

基金：国家自然科学基金项目(61963022, 62173169, 61922037), 云南省基础研究重点项目(202201AS070030), 云南省教育厅科学研究基金项目(2022J0062)资助.

针对当前实际运输中广泛存在的绿色多舱车辆路径问题(GMCVRP), 文章提出一种双重信息引导的蚁群优化算法(DIACO)进行求解. 首先, 在DIACO的全局搜索阶段, 重新构建传统蚁群优化算法(TACO)中的信息素浓度矩阵(PCM), 使其同时包含客户块信息和客户序列信息, 即建立具有双重信息的PCM(DIPCM), 从而更全面学习和累积优质解的信息; 采用3种启发式方法生成较高质量个体, 用于初始化DIPCM, 可快速引导算法朝向解空间中优质区域进行搜索. 其次, 在DIACO的局部搜索阶段, 设计结合自适应策略的多种变邻域操作, 用于对解空间的优质区域执行深入搜索. 再次, 提出信息素浓度平衡机制, 以防止搜索陷入停滞. 最后, 使用不同规模的算例进行仿真测试和算法对比, 结果验证了DIACO是求解GMCVRP的有效算法.

来源：2024年第6期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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