基于蟻群優(yōu)化的供應(yīng)鏈調(diào)度算法研究——物流調(diào)度算法研究.pdf

1、隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，信息化、智能化技術(shù)的提高，供應(yīng)鏈管理技術(shù)也得到了飛速的發(fā)展。物流過(guò)程是供應(yīng)鏈管理過(guò)程的子過(guò)程，物流過(guò)程中的物件分配調(diào)度是供應(yīng)鏈調(diào)度的一部分，同時(shí)也是物流過(guò)程中最重要的組成部分、核心問(wèn)題，優(yōu)化物流過(guò)程中的物件分配調(diào)度對(duì)于提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益具有重要意義。供應(yīng)鏈物流過(guò)程中的物件分配調(diào)度問(wèn)題是一個(gè)組合優(yōu)化問(wèn)題，目前解決該問(wèn)題的方法比較簡(jiǎn)單，并有其各自的局限性，而新型的仿生算法--蟻群算法，具有正反饋性、魯棒性、并行

2、計(jì)算、協(xié)同性等特點(diǎn)，非常適合于解決該調(diào)度問(wèn)題，并順應(yīng)算法向智能化、仿生化發(fā)展的趨勢(shì)。 本文研究了蟻群算法(AntColonyoptimization，ACO)在TSP問(wèn)題中的應(yīng)用，深入研究分析了改進(jìn)的蟻群算法。通過(guò)對(duì)物流過(guò)程的分析，建立物流過(guò)程的模型，深入分析問(wèn)題的特點(diǎn)，將蟻群算法應(yīng)用到物流調(diào)度領(lǐng)域中，建立適合于蟻群算法的調(diào)度模型，提出了基于蟻群優(yōu)化的物流調(diào)度算法，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈物流過(guò)程中物件的動(dòng)態(tài)分配，并進(jìn)行仿真研究以評(píng)價(jià)所提出方