摘要: 分析服装具有时效性强等特点,建立了服装时效性的模糊数学模型,通过对服装配送问题的变量研究,结合服装时效性的模糊数学模型,研究了具有时效性的服装VRP模型;在此基础上,通过对传统的蚁群算法(Ant Colony Algorithm)分析,研究了与服装VRP模型相匹配的改进型蚁群算法(Modified Ant Colony Algorithm);MACA具有的最优属性为以服装时效性变量为权重的更新函数作为各个配送点信息素更新函数。通过实验表明,相比较传统的蚁群算法,提出的改进的蚁群算法,对具有时效性服装的VRP模型的最优路径的求解更优,证明了MACA对具有时效性服装VRP模型求解的合理性与有效性。
中图分类号:
华铨平, 王昕. 时效性服装配送模型与改进蚁群算法的研究[J]. 纺织学报, 2012, 33(3): 139-144.
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