基于改進(jìn)蟻群算法的車輛路徑優(yōu)化問題研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)和社會生活的不斷發(fā)展進(jìn)步，物流行業(yè)現(xiàn)已成為我國國民經(jīng)濟(jì)的支撐產(chǎn)業(yè)之一。物流行業(yè)的迅猛發(fā)展能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)快速增長，轉(zhuǎn)換發(fā)展方式，提高國民經(jīng)濟(jì)競爭力。為使物流企業(yè)獲得更大的經(jīng)濟(jì)效益，降低企業(yè)的物流配送成本是不二選擇，而配送方案的合理性又會對物流配送成本產(chǎn)生直接的影響，所以如何對配送過程中的路徑進(jìn)行優(yōu)化并找到科學(xué)合理以及節(jié)省成本的配送路徑，即車輛路徑問題（Vehicle Routing Problem，VRP）就成了物流行業(yè)中亟待解

2、決的核心問題。
　　本文主要研究物流配送環(huán)節(jié)不同約束條件下的車輛路徑優(yōu)化問題，系統(tǒng)的對車輛路徑優(yōu)化問題所涉及的思想理論及求解算法進(jìn)行探究。通過對標(biāo)準(zhǔn)車輛路徑問題增加約束條件建立擴(kuò)展模型，使其更加符合實際現(xiàn)狀；并針對蟻群算法在求解車輛路徑問題過程中存在的易陷入局部最優(yōu)、求解速度慢的缺點(diǎn)，通過將其它算法與其進(jìn)行混合的方式對蟻群算法進(jìn)行改進(jìn)，來解決不同約束條件下的車輛路徑優(yōu)化問題，期望在提高求解優(yōu)度的同時盡量減少求解時間，充分發(fā)揮各算法

3、的優(yōu)勢。針對以上特點(diǎn)，主要研究內(nèi)容有以下四點(diǎn)：
　　(1)對車輛路徑優(yōu)化問題以及基本蟻群算法進(jìn)行闡述。通過描述來進(jìn)一步的廓清車輛路徑優(yōu)化問題的特點(diǎn)，明確基本蟻群算法在求解車輛路徑優(yōu)化問題時所存在的缺點(diǎn)和不足。
　　(2)針對基本蟻群算法在求解帶容量約束的車輛路徑優(yōu)化問題(Capacitated Vehicle Routing Problem，CVRP)時易陷入局部最優(yōu)、收斂速度慢等問題，對基本蟻群算法的路徑選擇方式、信息素更

4、新策略以及信息素擴(kuò)散方式進(jìn)行改進(jìn)。改進(jìn)后的算法具有求解速度更快、求得解的優(yōu)度更高的特點(diǎn)。最后通過仿真實驗對CVRP標(biāo)準(zhǔn)庫中的典型問題進(jìn)行求解，來對改進(jìn)后的算法進(jìn)行有效性驗證。
　　(3)對同時帶有送取貨需求的車輛路徑優(yōu)化問題（Vehicle Routing Problem with Simultaneous Delivery and Pickup，VRPSDP）的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行描述，通過在基本蟻群算法中嵌入自適應(yīng)記憶策略來對其進(jìn)行改

5、進(jìn)，在求解時利用自適應(yīng)的記憶算法以及基于評價值的特赦準(zhǔn)則，解決了基本蟻群算法在求解VRPSDP問題時搜索效率不高、重復(fù)搜索的問題，仿真實驗表明了改進(jìn)后的算法具有優(yōu)越性，所求得的最優(yōu)路徑更短。
　　(4)對帶時間窗約束的車輛路徑優(yōu)化問題（Vehicle Routing Problem with Time Window，VRPTW）進(jìn)行了分類描述，給出了數(shù)學(xué)模型。為求解該模型，將蟻周模型與最大最小螞蟻系統(tǒng)進(jìn)行混合建立了智能蟻群算法（H