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题名基于改进的蚁群算法的目标物流车辆路径优化
被引量：5
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作者
曾胜
王兵
戴贤君
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机构
皖江工学院电气信息工程学院
安徽工业大学电气与信息工程学院
中国计量大学生命科学学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第7期181-186,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62172004)
安徽高校研究项目(2022AH052433)
衢州市科技计划项目(2022K26)。
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文摘
随着冷链物流发展,物流车的路径优化已逐渐显现在大众的视野中,但是运输成本与路径一直困扰着物流公司,针对此类情况,文中提出冷链物流车的路径优化。主要设计以下两个方面:通过建立冷链物流模型,从碳排放成本与车辆运输成本进行模型建立;通过改进的蚁群算法研究,引入最优最差蚁群算法与启发因子算法对其路径优化建立模型。通过传统蚁群算法的研究与改进后的蚁群算法可以缩短车辆行驶路径,改进后的蚁群算法可以提升收敛性,优化了车辆行驶路径。结果表明,基于改进的蚁群算法可以优化路线、降低运输成本,优于传统的蚁群算法路径优化,提高了公司运输效率。
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关键词
冷链物流
改进蚁群算法
优化路线
提升收敛性
降低运输成本
提高运输效率
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Keywords
cold chain logistics
IACO algorithm
route optimization
convergence improvement
transportation cost reduction
transportation efficiency enhancement
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分类号
TN99-34
[电子电信—信号与信息处理]
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