【摘 要】
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螞蟻演算法發表不過短短十幾年,在各類型組合問題求解上皆有不錯的表現,因此本研究主要目的是以螞蟻記憶系統為基礎做改良並延伸至車輛途程問題.本研究透過圖像檢視發現即便
【机 构】
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逢甲大學運輸科技與管理學系,臺灣,臺中
【出 处】
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2010年海峡两岸智能运输系统学术研讨会
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螞蟻演算法發表不過短短十幾年,在各類型組合問題求解上皆有不錯的表現,因此本研究主要目的是以螞蟻記憶系統為基礎做改良並延伸至車輛途程問題.本研究透過圖像檢視發現即便有候選名單的限制節點選擇範圍,但在不斷選擇節點下,仍會偏離其建構之路徑,所以研究方向主要在節點選擇路徑公式多增加該路徑第一選擇節點之角度,以減少逐漸擴散之可能性.在效率提昇方面,當路線建構完成後,計算出各路線之重心,並從運量最少路線開始做區域改善,以其重心為基準對附近路線做2-opt及Swap的交換,如此將能有效降低區域改善的時間,進而提升求解效率.利用國際標竿例題來驗證AMS之求解效率,在隨機問題C1～C10求解平均誤差為0.98％,在叢聚問題C11～C14求解平均誤差為0.55％.
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