|国家科技期刊平台
| 注册
首页|期刊导航|自动化学报|结合聚类分解的增强蚁群算法求解复杂绿色车辆路径问题

结合聚类分解的增强蚁群算法求解复杂绿色车辆路径问题

胡蓉 李洋 钱斌 金怀平 向凤红

自动化学报2022，Vol.48Issue(12)：3006-3023,18.
✕
自动化学报2022，Vol.48Issue(12)：3006-3023,18.DOI:10.16383/j.aas.c190872

结合聚类分解的增强蚁群算法求解复杂绿色车辆路径问题

An Enhanced Ant Colony Optimization Combined With Clustering Decomposition for Solving Complex Green Vehicle Routing Problem

胡蓉 1李洋 2钱斌 1金怀平 3向凤红1

作者信息

  • 1. 昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明650500
  • 2. 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室 昆明650500
  • 3. 云南电力技术有限责任公司 昆明650051
  • 折叠

摘要

关键词

低能耗车辆路径问题/多车场多车型/时间窗/聚类分解/增强蚁群算法

引用本文复制引用

胡蓉,李洋,钱斌,金怀平,向凤红..结合聚类分解的增强蚁群算法求解复杂绿色车辆路径问题[J].自动化学报,2022,48(12):3006-3023,18.

基金项目

国家自然科学基金(61963022,51665025),云南省应用基础研究计划重点项目(202201AS070030)资助 （61963022,51665025）

自动化学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

0254-4156

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文