混沌蚁群算法优化应急救援车辆调度

"这篇论文探讨了应急救援车辆调度优化问题，并提出了一种基于混沌蚁群算法的解决方案。在应急救援场景下，车辆调度面临的主要目标包括最小化可变双向距离、道路风险以及运营成本。为此，研究者建立了一个多目标优化模型来应对这些挑战。为改善传统的蚁群算法容易陷入局部最优的问题，他们引入了混沌扰动机制来改进蚁群系统，以实现全局信息素更新，从而提高算法的适应性、求解效率和结果质量。通过仿真实验验证，该混沌蚁群算法被证明是有效的，能够满足应急救援车辆调度的优化需求。" 这篇学术论文发表于2014年9月，由谈晓勇和林鹰两位研究人员合作完成。研究得到了国家自然科学基金和重庆市科技项目的资助。作者们来自重庆交通大学管理学院，他们的专业领域分别涉及智能决策、应急管理及计算机应用、物联网。 论文中提出的应急救援车辆调度优化问题多目标优化模型考虑了三个关键因素：可变双向距离（考虑到道路状况变化）、路径风险（可能影响救援速度和安全的因素）以及成本最小化（包括燃料消耗、时间成本等）。为了优化调度，他们设计了一种新的算法，即基于混沌扰动的改进蚁群系统算法。混沌理论在这里被用来增加算法的探索性和跳出局部最优的能力，使得算法能更有效地在全球范围内搜索解决方案。 混沌扰动体现在信息素更新过程中，通过混沌序列的引入，算法能够在搜索空间中进行更广泛的探索，避免过早收敛到局部最优解。实验结果显示，这种方法提升了算法的性能，使其在处理应急救援车辆调度问题时能够找到更优的解决方案。因此，该算法对于实际应急救援操作中的车辆调度规划具有重要的理论和实践意义。 关键词包括应急救援、车辆调度、混沌理论和蚁群系统算法，表明论文的核心内容围绕着这些主题展开。论文最后给出了中图分类号、文献标志码和文章编号，便于其他研究者引用和追踪相关研究。此外，DOI（数字对象标识符）提供了电子版论文的永久链接，以便于在线访问。