【摘 要】
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针对物流配送车辆路径难以优化的问题,提出一种改进灰狼优化算法的车辆路径优化策略。针对传统灰狼优化算法易早熟收敛且在迭代后期收敛速度减慢的问题,通过引入非线性惯性权
【基金项目】
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安徽大学江淮学院自然科学研究重点项目(2017KJ0001);安徽省高等学校自然科学研究重点项目(KJ2019A0913)
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针对物流配送车辆路径难以优化的问题,提出一种改进灰狼优化算法的车辆路径优化策略。针对传统灰狼优化算法易早熟收敛且在迭代后期收敛速度减慢的问题,通过引入非线性惯性权重以及自适应交叉编译策略加以改进,有效提高了算法的收敛精度和收敛速度。将改进后的灰狼优化算法用于物流路径优化实验,实验结果表明,改进灰狼优化算法能够有效的优化物流配送车辆路配送路径,降低了物流配送成本。
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