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1、基于聚类的蚁群优化算法解决动态定位路径问题??????aname=baidusnap7><6??????????//.paper.edu.cn基于聚类的蚁群优化算法解决动态定位路径问题高尚策1,2，王艺睿1，程久军3，YasuhiroInazumi2，YukiTodo41东华大学信息科学与技术学院，中国上海市 201<6202富山大学创新研究生院，日本富山市 930-85553同济大学嵌入式系统与服务计算重点实验室，中国上海市 2000924金泽大学电子与计算机工程学院，日本金泽市 920-1192摘要：蚁群算法由于它的鲁棒性和自适应性可以解决动态优化问
2、题。在动态环境下，这种算法的目的不再是发现一个最优解，而是随着时间跟踪最优解。在本文，提出了一种聚类蚁群算法伴随三种移民策略去解决动态定位路径问题。这种问题可以划分为在动态环境下的定位分配问题和机车路由问题两部分。为了处理定位分配问题，一种K-means聚类算法被用来解决在一类中仓库的位置及其周边的城市。然后利用带有随机移民，精英移民和存储移民三种策略的蚁群算法解决由随机和循环交通因素组成的动态环境下的机车路由问题。通过对比实验来比较使用聚类的效果。基于不同种规模的LRP问题的实验结果证明，根据解的质量和鲁棒性，聚类算法能够显著提高K-ACS的性能。而且
3、，K-ACS显示出了很有前景的性能在解决不同种动态环境下的LRP问题，意味着提出的算法可能成为一种新的技术，通过利用聚类和进化的特性去解决环境的变化。关键词：蚁群算法，聚类算法，移民策略，定位路由.中图分类号：TP391AntcolonyoptimizationwithclusteringforsolvingthedynamiclocationroutingproblemShangceGao1,2,YiruiWang1,JiujunCheng3,YasuhiroInazumi2,YukiTodo41CollegeofInformationSciencea
4、ndTechnology,DonghuaUniversity,Shanghai,China201<6202GraduateSchoolofInnovativeLifeScience,UniversityofToyama,Toyama-shi,Japan930-85553TheKeyLaboratoryofEmbeddedSystemandServiceComputing,MinistryofEducation,TongjiUniversity,Shanghai,China200092基金项目：NationalNaturalScienceFoundatio
5、nofChina(GrantsNo.<61203325),ShanghaiRising-StarProgram(No.14QA1400100),ChenGuang”projectsupportedbyShanghaiMunicipalEducationCommissionandShanghaiEducationDevelopmentFoundation(No.12CG35),Ph.D.ProgramFoundationofMinistryofEducationofChina(No.20120075120004),theFundamentalResear
6、chFundsfortheCentralUniversities(No.2232013D3-39).-1-??????6??????????//.paper.edu.cn4SchoolofElectricalandComputerEngineering,KanazawaUniversity,Kanazawa-shi,Japan920-1192Abstract:Antcolonyalgorithmcanresolvedynamicoptimizationproblemsduetoitsrobustnessandadaptation.Theaimofsuch
7、algorithmsindynamicenvironmentsisnolongerto??ndanoptimalsolutionbuttotrailitovertime.Inthispaper,aclusteringantcolonyalgorithmwiththreeimmigrantsschemes(K-ACS)isproposedtoaddressthedynamiclocationroutingproblem(LRP).TheLRPisdividedintotwopartsconstitutedbyalocationallocationprobl
8、em(LAP)andavehiclesroutingproblem(VRP)in
