【摘 要】
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在组合优化问题中，车辆路径问题(Vehicle Routing Problem)属于比较典型的NP-Hard问题。一般情况下组合问题可以模式化为排序问题与分类问题，然而VRP则同时具备排序与分类这两
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在组合优化问题中，车辆路径问题(Vehicle Routing Problem)属于比较典型的NP-Hard问题。一般情况下组合问题可以模式化为排序问题与分类问题，然而VRP则同时具备排序与分类这两个属性，且这两个属性问题在本质上都是NP难的，从而VRP一般很难得到解决。以往解决该问题的方法多半是先分组然后再排序，这种方法在规模较小的时候比较有效，但规模稍微扩大，结果就会很不理想。或者一些算法过分注重排序，从而在一定程度上忽视了分群的影响。本文以蚁群优化(ACO)以及扫描法为出发点，提出了一种模糊分群的多种群蚂蚁优化解决车辆路径问题，综合运用模糊分群、多蚁群、自适应技术来改进现有ACO在解决车辆路径问题上的缺陷，使问题能够更快更好的解决。
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