【摘 要】
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针对基本蚁群算法收敛速度慢、易陷于局部最优等缺陷，提出了一种改进蚁群算法。通过车辆的满载率调整搜索路径上的启发信息强度变化，对有效路径采取信息素的局部更新和全局更新
【基金项目】
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四川省应用基础研究项目(04JY029-058-1);四川省科技攻关计划项目(2006Z08-037)
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针对基本蚁群算法收敛速度慢、易陷于局部最优等缺陷，提出了一种改进蚁群算法。通过车辆的满载率调整搜索路径上的启发信息强度变化，对有效路径采取信息素的局部更新和全局更新策略，并对子可行解进行3-opt优化，在实现局部最优的基础上保证可行解的全局最优。通过对22城市车辆路径实例的仿真，仿真结果表明，改进型算法性能更优，同基本蚁群相比该算法的收敛速度提高近50％，效果显著，该算法能在更短时间内求得大规模车辆路径问题满意最优解，说明其具有较好的收敛速度和稳定性。
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