面向双约束车辆路径问题的蚁群-遗传混合优化算法

摘要

针对物流配送服务中普遍存在的高成本、低时效及调度效能不足等核心挑战，提出一种融合蚁群算法与遗传算法的两阶段自适应混合优化算法，旨在有效求解带容量与距离约束的车辆路径问题，提升路径规划的质量与效率。鉴于传统算法在应对复杂的物流配送场景时存在局部搜索能力薄弱、动态适应性不足等局限，尤其在容量与距离的双重约束下，传统算法难以实现全局优化与实时调度的高效协同，所提出的混合算法首先借助蚁群算法的正反馈机制，快速构建高质量初始解；再通过遗传算法的全局探索能力，突破局部最优困境；并引入动态切换策略，实现2种算法核心优势的互补与平衡。多场景仿真实验表明，所提混合算法在求解质量、运算效率及稳定性方面均显著优于单一传统算法及其他改进启发式算法。在复杂配送环境中，该算法能生成更优路径方案，平均路径长度最大可缩短约28.7%,且收敛速度达到最佳水平，可为解决约束性车辆路径规划难题提供可行方案。

关键词

车辆路径问题 / 容量和距离限制 / 蚁群算法 / 遗传算法 / 两阶段混合优化