《计算机应用研究》|Application Research of Computers

一种新的基于logistic混沌映像的自适应混沌蚁群优化算法求解动态车辆路径问题

New ant colony optimization algorithm based on logisticchaotic image to resolve VRP problem

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作者 徐洪丽,钱旭,岳训,马长安,刘康
机构 1.中国矿业大学 机电与信息工程学院,北京100083;2.山东农业大学 信息科学与工程学院,山东 泰安 271018;3.烟台大学 网络与教育技术中心,山东 烟台 264005
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文章编号 1001-3695(2012)06-2058-03
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.06.013
摘要 针对车辆路径问题(VRP), 提出基于logistic函数的自适应混沌蚁群优化算法。利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性特点, 把具有强局部搜索能力的logistic映像融入到蚁群算法局部信息素更新中。屏蔽logistic映像断点区间, 克服蚁群算法搜索时间过长、易于停滞的现象, 提高算法准确度。选用VRP标准库实例进行的仿真实验表明, 新算法能准确找到已知最优解, 与其他算法的比较实验证明了该算法的有效性。
关键词 logistic混沌映像;局部信息素更新;车辆路径问题
基金项目 作物生物学国家重点实验室2009年开放课题 (2009KF03)
国家教育部重点资助项目(107021)
本文URL http://www.arocmag.com/article/01-2012-06-013.html
英文标题 New ant colony optimization algorithm based on logisticchaotic image to resolve VRP problem
作者英文名 XU Hong-li, QIAN Xu, YUE Xun, MA Chang-an, LIU Kang
机构英文名 1. School of Mechanical Electronic & Information Engineering, China University of Mining & Technology, Beijing 100083, China; 2. College of Information Science & Engineering, Shandong Agricultural University, Taian Shandong 271018, China; 3. Network Center, Yantai University, Yantai Shandong 264005, China
英文摘要 For vehicle routing problem(VRP), this paper proposed a new ant colony optimization algorithm CACO(ACO with chaos image). Put a strong local search ability chaos function(logistic)into the local pheromone update of ant colony algorithm. Made use of the ergodicity feature, randomness feature and regularity feature of chaotic motion to resolve the ASO easy-to-stagnation phenomenon, improved the algorithm veracity. Selected the standard VRP library for simulation tests to resolve the VRP problem, the new algorithm can find the optimal solution that is known. Compared with other algorithms, it proves the effectiveness of the new algorithm.
英文关键词 logistic chaotic image; local pheromone update; VRP
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收稿日期
修回日期
页码 2058-2060
中图分类号 TP022
文献标志码 A