为了解决带软时间窗车辆路径这一类典型的NP-hard问题,减少总配送成本,本文提出一种混合蚁群算法,通过蚁群优化技术与遗传算法中的变异算子结合增加解的多样性,根据适应度函数评估解的质量获得精英解来对构建的模型求解,采用众所周知的基准所罗门数据集,设置25和100不同的客户规模仿真结果对比评估性能,得到全局平均解的优化率都达到10%以上的结果。仿真结果显示,高效地求解了VRPSTW问题,在收敛速度和寻优结果两方面均有明显优化。
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