智能优化算法在运输路线规划中的应用

# 智能优化算法在运输路线规划中的应用
## 智能优化算法概述
- 目的
  - 最小化运输成本
  - 减少时间消耗
  - 适应复杂场景
- 应用场景
  - 多配送点
  - 动态交通环境
## 遗传算法（GA）
- 基本原理
  - 生物进化模拟
  - 迭代优化过程
- 操作
  - **选择**
    - 保留适应度高的染色体
  - **交叉**
    - 生成新染色体
  - **变异**
    - 增加多样性
- 适应度函数
  - 运输成本评估
  - 时间消耗评估
- 进化过程
  - 多代迭代
  - 达到收敛
- 应用示例
  - 优化配送顺序
  - 考虑载重与路程
## 蚁群算法（ACO）
- 基本原理
  - 模拟蚂蚁觅食行为
  - 信息素引导选择路径
- 决策机制
  - 信息素浓度影响选择
  - 启发式信息（距离、时间）
- 信息素更新
  - **挥发**
    - 随着时间降低
  - **添加**
    - 行驶路径留下注信息素
- 应用示例
  - 动态更新信息素
  - 优化畅通路线选择
## 模拟退火算法（SA）
- 基本原理
  - 模拟固体退火过程
  - 避免局部最优解
- 温度控制
  - 初始高温设定
  - 逐渐降低温度
- 解扰动
  - 随机改变配送顺序
  - 更换运输节点
- 目标函数评估
  - 计算运输成本
- Metropolis 准则
  - 以概率接受劣解
  - 拓展搜索范围