【摘 要】
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为了在复杂的交通环境中能够快速求解出物流运输的最优路径,在传统蚁群算法基础之上提出了一种基于改进蚁群算法的物流运输路径优化模型。首先,通过在传统蚁群算法中加入基于
【基金项目】
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四川省地方普通本科高校应用型示范课程《货物运输组织》建设项目川教函〔2019〕31号,成都市交通+旅游大数据应用技术研究基地项目(2018003)
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为了在复杂的交通环境中能够快速求解出物流运输的最优路径,在传统蚁群算法基础之上提出了一种基于改进蚁群算法的物流运输路径优化模型。首先,通过在传统蚁群算法中加入基于运输时间、成本、道路平均通畅程度因子的约束条件,同时改进传统信息素的更新方式,对道路上的信息素浓度进行最大最小限制,从而改变路径选择转移概率。最后,利用改进蚁群算法与CSAACO算法、ACO算法进行仿真实验,在相同实验环境条件下测试3种算法在物流运输路径的距离缩短量和时间减少量,实验数据表明,改进蚁群算法在运输距离和运输时间方面明显低于CSAAC
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