融合遗传与变异蚁群算法求解软时间窗车辆路径问题

本文主要探讨了"求解带软时间窗车辆路径问题的融合算法"这一研究主题，针对实际物流、交通等领域中常见的复杂优化问题，软时间窗车辆路径问题(Soft Time Window Vehicle Routing Problem, STWVRP)是一种具有挑战性的动态规划问题。STWVRP考虑了车辆在到达和离开客户的时间窗口内的灵活性，允许车辆在一定范围内偏离预定时间，增加了问题的复杂性和现实性。 该研究由吴正成、文中华和黄丽芳三位作者合作完成，他们分别代表湘潭大学信息工程学院。他们提出了一种创新的融合算法，结合了遗传算法和变异蚂蚁算法的优势。遗传算法以其全局搜索能力闻名，而变异蚂蚁算法则以其局部搜索特性和自组织行为在解决组合优化问题时表现出色。融合算法的关键在于： 1. 优良基因保护策略：通过遗传算法中的选择和交叉操作，保留和传递那些在前代搜索过程中表现优秀的解，确保算法在进化过程中不丢失有效的解决方案。 2. 引入蚂蚁寻径变异机制：借鉴蚂蚁算法的局部搜索特性，允许算法在保持部分现有路径的基础上进行微调，以探索新的可能性，从而增加了解空间的多样性。 3. 改进信息素更新方式：信息素是蚂蚁算法中的关键要素，通过改进其更新规则，使得算法能够更有效地引导搜索方向，提高路径质量和收敛速度。 论文通过对比实验验证了这种融合算法的有效性和效率，能够在较短的时间内找到问题的最优解或近似最优解。研究结果对于优化物流配送、货物运输等实际场景中的路线规划具有重要的应用价值，并可能为未来解决类似问题提供新的思路和方法。 该研究被归类在计算机科学的交通运输领域(TP301.6)，具有较高的学术价值，发表在2012年11期的某期刊上，被赋予了文献标志码A和文章编号1001-3695(2012)11-4028-03，同时提供了在线引用DOI:10.3969/j.issn.1001-3695.2012.11.006。这一成果对理解和改进软时间窗车辆路径问题的求解策略具有重要的参考意义。