基于改进蚁群算法的地下矿车辆生产调度路径优化研究

金属矿山 ›› 2010, Vol. 39 ›› Issue (2): 51-54.

基于改进蚁群算法的地下矿车辆生产调度路径优化研究

孙莹¹, 连民杰^1，2

1．西安建筑科技大学；2．中钢集团矿业公司

出版日期:2010-02-15 发布日期:2010-11-09
基金资助:
陕西省教育厅专项基金项目（编号：07JK289）。

Research on Vehicle Routing and Scheduling Problems Based on Improved ACA in Underground Mine

SUN Ying¹, LIAN Min-Jie^1，2

1.Xi'an University of Architecture and Technology; 2.Sinosteel Mining Corporation

Online:2010-02-15 Published:2010-11-09

摘要/Abstract

摘要： 针对地下矿生产调度中某一班次的车辆运输路径优化问题，应用蚁群算法探讨如何解决这一NP难题问题。传统蚁群算法存在搜索时间长、收敛速度慢、易陷于局部最优解等缺点；为克服这些缺点，提出在蚁群算法每次迭代过程中，先用自适应策略控制其收敛速度，提高搜索性能，再结合性能指标进行优化。实践证明，改进蚁群算法克服了传统算法自身的不足，提高了算法性能，具有很好的推广价值。

关键词: 改进的蚁群算法, 车辆路径优化, 信息素, 巷道

Abstract: In view of the vehicle routing optimization problem in production of the underground mine, a NP difficulty is resolved by applying the ant colony algorithm（ACA).The traditional ant colony algorithm（ACA) has many shortages，such as long searching time, slow convergence rate and easily leading to local optimal solution etc.To overcome these shortcomings, the improved ant colony algorithm is proposed to improve its performance.During each iteration, the ant colony algorithm was used to control the convergence rate at first by adjusting its self-adaptive capacity, and then to optimize each performance index.The practice showed that the improved ACA can overcome the shortcomings in the traditional one, with the performance improved and a good prospecting application.

Key words: Improved ACA, Vehicle routing problem, Pheromone, Tunnel

孙莹, 连民杰. 基于改进蚁群算法的地下矿车辆生产调度路径优化研究[J]. 金属矿山, 2010, 39(2): 51-54.

SUN Ying, LIAN Min-Jie. Research on Vehicle Routing and Scheduling Problems Based on Improved ACA in Underground Mine[J]. Metal Mine, 2010, 39(2): 51-54.

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