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张泽彬

作品数：2 被引量：3H指数：1
供职机构：广东工业大学更多>>
发文基金：信息安全国家重点实验室开放基金国家教育部博士点基金广东省科技计划工业攻关项目更多>>
相关领域：理学自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 2篇蚁群
  • 2篇蚁群优化
  • 2篇蚁群优化算法
  • 2篇优化算法
  • 2篇车辆路径
  • 2篇车辆路径问题
  • 1篇蚁群算法
  • 1篇搜索
  • 1篇群算法
  • 1篇下降法
  • 1篇局部搜索

机构

  • 2篇广东工业大学
  • 1篇南京大学
  • 1篇华南理工大学

作者

  • 2篇张泽彬
  • 1篇李学强
  • 1篇黄翰
  • 1篇郝志峰

传媒

  • 1篇南京大学学报...

年份

  • 2篇2012
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
求解车辆路径问题的多邻域下降搜索蚁群优化算法被引量：3
2012年
本文提出一种结合改进蚁群优化算法和多邻域下降搜索的混合启发式算法IACO_MND,求解运力限制的车辆路径问题.利用改进的蚁群系统算法构造方法产生多个可行解,再将产生的解作为多邻域下降搜索的初始解.在搜索过程中使用三种不同的邻域结构:插入,交换和2-opt以扩大局部搜索的范围.实验对不同规模的benchmark算例进行求解,结果表明本文算法能在较短的时间内获得若干算例的已知最好解,求解效率高,收敛速度快,稳定性强.
张泽彬郝志峰黄翰李学强
关键词：车辆路径问题蚁群优化算法
基于混合启发式蚁群优化算法在双层车辆路径问题的研究
NP问题是自然界中普遍存在的一类问题，由于其目标解的搜索空间随着规模的增加而呈现指数级的增长，所以该问题已经成为当今计算机科学，人工智能等领域的瓶颈问题和热点问题。目前，传统的基于最优解的精确优化方法在求解大规模的NP完...
张泽彬
关键词：蚁群算法局部搜索
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