上海电机学院学报

2018, v.21;No.130(02) 1-7+14

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基于蚁群算法的天然气车辆调度优化
Optimization of Natural Gas Vehicle Scheduling Based on Ant Colony Algorithm

徐旭;周静远;

摘要(Abstract):

根据液化天然气(LNG)运输车辆调度中车辆载重量受限和卸气等待时间过长的特殊性,建立一个每次只配送两个子站的LNG车辆调度模型,同时进一步改进蚁群算法,将蚁群算法与抽样方法相结合,使得算法具有较快的收敛速度,并通过试验证明改进算法的有效性和可行性。将蚁群算法与LNG车辆调度相结合,进一步优化蚁群算法,用两两抽样的方法对某单配送中心LNG企业的车辆调度进行优化,寻找最优路径,达到最小成本,提高蚁群算法的遍历速度,减少整个搜索进程耗时。从理论上找到一个LNG车辆调度蚁群算法优化的方案,降低等待时间,优化运输路线,提高公司利润。

关键词(KeyWords): 车辆调度;蚁群算法;液化天然气;公路运输

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目资助(71401099);; 上海市人民政府决策咨询研究项目资助(2017-Z-H05);; 上海市浦江人才计划资助(17PJC051);; 上海市教育科学研究项目资助(C18048)

作者(Author): 徐旭;周静远;

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