基于改進混合蟻群算法的物流配送路徑研究.pdf

1、物流配送是物流系統(tǒng)中的重要一環(huán)，在物流活動的各項成本當(dāng)中，配送成本占據(jù)了很大的比例。在物流配送中，運輸車輛配送路徑選取問題是一個非常關(guān)鍵的問題。選擇合適的配送路徑，不僅能夠降低物流成本，提高物流效率，而且能夠提升服務(wù)質(zhì)量，提高客戶滿意度。如何在滿足客戶多樣化的需求條件下，采用科學(xué)有效的方法對配送路徑進行優(yōu)化以提高企業(yè)的經(jīng)濟效益，是企業(yè)關(guān)心的重要問題，也是當(dāng)今物流領(lǐng)域研究的重點問題。
　　圍繞物流配送路徑問題，本文主要完成了以下三個

2、部分的工作:
　　(1)詳細(xì)介紹了物流配送中的車輛路徑問題（Vehicle Routing Problem，VRP），對其進行了分類，并闡述了求解車輛路徑問題的算法;深入探討了蟻群算法(Ant Colony Algorithm，ACA)的基本原理，數(shù)學(xué)模型和算法實現(xiàn)，并對蟻群算法的優(yōu)缺點進行了分析;介紹了人工魚群算法(Artifical Fish SwarmAlgorithm，AFSA)和人工魚模型，并討論了人工魚群算法的典型行為

3、和實現(xiàn)步驟。
　　(2)提出了將人工魚群算法和蟻群算法相融合，進行優(yōu)勢互補的設(shè)計思路，并設(shè)計了兩種算法的動態(tài)融合策略，然后對蟻群算法的參數(shù)，信息素等進行了改進，從而提出了改進的混合蟻群算法，這是本文的核心內(nèi)容。最后針對旅行商問題(Travelling Salesman Problem，TSP)進行了實例仿真，結(jié)果表明改進的混合蟻群算法和其他啟發(fā)式算法相比在運算效率和解的穩(wěn)定性上具有一定的優(yōu)越性。
　　(3)將改進的混合蟻群算