基于蟻群和人工魚群混合群智能算法在物流配送路徑優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用研究.pdf

1、物流配送是物流活動(dòng)中直接與消費(fèi)者相聯(lián)系的環(huán)節(jié)。在物流的各項(xiàng)成本中，配送成本占了相當(dāng)高的比例。配送中車輛路徑的合理與否對(duì)物流配送服務(wù)水平、成本和效益影響很大。采用科學(xué)、合理的方法來(lái)進(jìn)行車輛路徑的優(yōu)化，是物流配送領(lǐng)域的重要研究課題。其中尤其是帶時(shí)間窗的物流配送車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題(VehicleRoutingProblemwithTimeWindows，VRPTW)更是當(dāng)前研究的重點(diǎn)。
　　 現(xiàn)代智能優(yōu)化算法包括禁忌搜索算法、模擬退火算

2、法、蟻群算法、人工魚群法等，這些算法的出現(xiàn)為求解配送車輛優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題提供了新的工具。帶時(shí)間窗的車輛路徑問(wèn)題計(jì)算復(fù)雜，屬于NP-hard問(wèn)題。本文研究了帶時(shí)間窗的車輛路徑問(wèn)題模型的構(gòu)建，基于魚群算法和蟻群算法提出一種混合優(yōu)化算法用于物流配送路徑優(yōu)化問(wèn)題中。針對(duì)蟻群算法的不足，分別通過(guò)人工魚群算法獲取初始解、信息素更新策略的選擇和狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的改進(jìn)，同時(shí)對(duì)蟻群算法進(jìn)行了改進(jìn)，將魚群算法中擁擠度的概念引入到蟻群算法中，在優(yōu)化過(guò)程的初期，設(shè)置較

3、強(qiáng)的擁擠度限制，保證大部分螞蟻不受信息素濃度的影響而進(jìn)行隨機(jī)尋優(yōu)。為解決蟻群算法求解時(shí)間長(zhǎng)，容易出現(xiàn)停滯的問(wèn)題，應(yīng)用轉(zhuǎn)移系數(shù)的概念，提高了蟻群的計(jì)算速度，從而增強(qiáng)算法遍歷尋優(yōu)能力。經(jīng)過(guò)多次對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明，使用混合優(yōu)化算法可以實(shí)現(xiàn)優(yōu)化物流配送線路，可以有效而快速地求得問(wèn)題的最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。
　　 采用Solomon問(wèn)題中R101作為實(shí)例數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，采用面向?qū)ο蟮腃++語(yǔ)言編寫了計(jì)算程序，對(duì)混合人工魚群-蟻群算法進(jìn)行了計(jì)算驗(yàn)證，證實(shí)