2010 International Conference on Logistics Systems and Intelligent Management (ICLSIM) 2010
DOI: 10.1109/iclsim.2010.5461336
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Improved ant colony algorithm for vehicle scheduling problems of military logistics distribution

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1
1

Citation Types

0
1
0
1

Year Published

2010
2010
2020
2020

Publication Types

Select...
3
2

Relationship

0
5

Authors

Journals

citations
Cited by 5 publications
(2 citation statements)
references
References 2 publications
0
1
0
1
Order By: Relevance
“…Awalnya algoritma ACO digunakan sebagai algoritma pencarian jalur terpendek untuk permasalahan Traveling Salesman Problem (TSP) [8,9]. Selanjutnya algoritma ini digunakan untuk beberapa penyelesaian masalah optimasi, misalnya dalam optimasi untuk bilangan diskrit [10], perkembangan ACO untuk masalah TSP dengan MAX-MIN Ant System (MMAS) [11,12], peningkatan hasil citra dari Synthetic Aperture Radar (SAR) yang dihasilkan oleh deteksi tepi Sobel dan Prewitt [13], dalam bidang robotika [14], penanganan kolisi pada mesin Question -Answering [15], optimasi jalur listrik [16,17], optimasi transit untuk jalur kereta [18], dan vehicle routing problem [19][20][21].…”
Section: Pendahuluanunclassified
“…Awalnya algoritma ACO digunakan sebagai algoritma pencarian jalur terpendek untuk permasalahan Traveling Salesman Problem (TSP) [8,9]. Selanjutnya algoritma ini digunakan untuk beberapa penyelesaian masalah optimasi, misalnya dalam optimasi untuk bilangan diskrit [10], perkembangan ACO untuk masalah TSP dengan MAX-MIN Ant System (MMAS) [11,12], peningkatan hasil citra dari Synthetic Aperture Radar (SAR) yang dihasilkan oleh deteksi tepi Sobel dan Prewitt [13], dalam bidang robotika [14], penanganan kolisi pada mesin Question -Answering [15], optimasi jalur listrik [16,17], optimasi transit untuk jalur kereta [18], dan vehicle routing problem [19][20][21].…”
Section: Pendahuluanunclassified
“…In this paper we discuss some relevant works on this aspect. We abandon the improved ant colony algorithm [7] in vehicle scheduling, for it does not fit emergency case, which needs different levels of strategy with different priorities in the process of rescue. Instead, a novel algorithm is introduced with exhaustive detail description.…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%