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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

An Improved Ant Colony Algorithm to Solve Vehicle Routing Problem with Time Windows

verfasst von : Yi Yunfei, Lin Xiaodong, Sheng Kang, Cai Yongle

Erschienen in: Intelligent Computing Theories and Methodologies

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper presents an improved ant colony optimization algorithm (ACO algorithm) based on Ito differential equations, the proposed algorithm integrates the versatility of Ito thought with the accuracy of ACO algorithm in solving the vehicle routing problem (VRP), and it executes simultaneous move and wave process, and employs exercise ability to unify move and wave intensity. Move and wave operator rely on attractors and random perturbations to set the motion direction. In the experiment part, this improved algorithm is implemented for solving vehicle routing problem with soft time windows (VRPSTW), and tested by Solomon Benchmark standard test dataset, the result shows that the proposed algorithm is effective and feasible.

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Fußnoten
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Metadaten
Titel
An Improved Ant Colony Algorithm to Solve Vehicle Routing Problem with Time Windows
verfasst von
Yi Yunfei
Lin Xiaodong
Sheng Kang
Cai Yongle
Copyright-Jahr
2015
Buch
Intelligent Computing Theories and Methodologies

Print ISBN: 978-3-319-22179-3

Electronic ISBN: 978-3-319-22180-9

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-22180-9_2