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大数据条件下车辆路径动态优化仿真

【摘要】 车辆配送路径的高性能动态优化能够有效降低运输成本、提高顾客满意度，提出了一种基于免疫优化多态蚁群算法的动态车辆路径优化方法。该方法综合考虑运输成本和惩罚费用，构建了带时间窗的动态调度模型。采用多态蚁群算法进行模型求解，引入自适应竞争策略提高全局寻优能力，利用人工免疫算法改进路径搜索过程，提高了寻优精度与速度。仿真实验结果表明，该方法能够有效实现大数据条件下的车辆动态路径优化，较好地解决了寻优精度与速度问题。

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