Matrix-Based Ant Colony Search

新的蚁群搜索算法解决了复杂的路径规划问题

研究人员开发了一种基于矩阵的蚁群搜索（MACO）算法来解决复杂的分层补货路径规划问题。该算法基于矩阵的蚁群优化，将蚁群的状态保存在数组中，并将路径构建与贪婪解码策略相结合。它批量评估候选移动，在基于韩国城市数据的100节点基准测试中，其结果与遗传算法相当，并优于MAX-MIN蚁群系统。研究表明，批量局部搜索对解的质量有显著贡献，调整供应系数比放宽停止限制更能有效地缩短路径。