13、多领域算法研究：从车辆路径规划到信息混沌与区域经济控制

多领域算法研究：从车辆路径规划到信息混沌与区域经济控制

蚁群算法解决多仓库车辆路径规划问题

在多仓库车辆路径规划问题（MDVRP）中，寻求最短完成时间是一个关键目标。这里介绍了一种基于蚁群算法的解决方案。

算法步骤

1. 初始化 ：设定初始信息素矩阵和启发信息矩阵，随机生成所有客户的排列，得到初始蚁群。
   • 初始蚁群表示为：
     [
     A(0) = {A_1(0), A_2(0), \cdots, A_m(0)}
     ]
2. 计算完成时间 ：通过改进的分割算法和最大流算法计算每个客户序列，得到每个序列的完成时间，并记录当前出现的最短完成时间 finishtime 和最佳路由 besttrip 。
3. 更新信息素矩阵 ：使用公式 (3 - 5) 计算新的信息素矩阵。
4. 生成新序列 ：根据更新后的信息素矩阵和启发信息矩阵随机生成 m 个序列。
   • 新序列表示为：
     [
     A(t + 1) = {A_1(t + 1), A_2(t + 1), \cdots, A_m(t + 1)}
     ]
   • 更新时间步 t = t + 1 ，如果 t > T ，则停止算法，输出