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1、現(xiàn)代物流業(yè)正朝著大型化、綜合化和信息化的方向發(fā)展,車輛路徑問題作為其中的關(guān)鍵一環(huán)也將變得更加復(fù)雜,而傳統(tǒng)優(yōu)化算法在解決這類大規(guī)模復(fù)雜問題時(shí),存在收斂速度過慢和容易陷入局部最優(yōu)的缺陷,因此研究新算法對(duì)于求解車輛路徑問題、發(fā)展物流業(yè)具有重要意義。
本文在深入分析車輛路徑問題和伊藤算法的基礎(chǔ)上,提出了改進(jìn)伊藤算法用于求解帶容量約束的車輛路徑問題。在實(shí)際應(yīng)用方面,本文根據(jù)自動(dòng)售貨機(jī)的運(yùn)營經(jīng)驗(yàn),開發(fā)了相應(yīng)的貨物配送系統(tǒng)。本文的主要工作如
2、下:
(1)研究分析了群智能算法的一般特性,對(duì)比分析了伊藤算法、蟻群算法和粒子群算法的基本原理、關(guān)鍵算子的設(shè)計(jì)以及它們?cè)谲囕v路徑問題中的應(yīng)用,說明了伊藤算法存在的優(yōu)勢(shì)。
(2)根據(jù)伊藤算法在迭代過程中逐步收斂的特性和粒子實(shí)際運(yùn)動(dòng)過程的特點(diǎn),結(jié)合算法的波動(dòng)算子和漂移算子設(shè)計(jì)了路徑權(quán)重的更新規(guī)則;引入節(jié)約法并結(jié)合路徑權(quán)重和距離啟發(fā)因子,改進(jìn)了伊藤算法選取客戶節(jié)點(diǎn)的決策規(guī)則,設(shè)計(jì)了節(jié)點(diǎn)選取概率公式的參數(shù)隨算法迭代過程動(dòng)態(tài)變
3、化;通過增大波動(dòng)系數(shù),提高環(huán)境溫度,應(yīng)對(duì)伊藤算法在迭代過程中出現(xiàn)搜索停滯,陷入局部最優(yōu)的現(xiàn)象。
(3)將改進(jìn)后的伊藤算法用于求解帶容量限制的車輛路徑問題,并且與其它典型群智能算法得出的仿真結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比,結(jié)論顯示改進(jìn)后的伊藤算法明顯優(yōu)于其他算法。
(4)開發(fā)了自動(dòng)售貨機(jī)的貨物配送系統(tǒng),將改進(jìn)后的伊藤算法用于配送路線規(guī)劃。采用Java開發(fā)了系統(tǒng)的服務(wù)平臺(tái)用于規(guī)劃配送車輛的行車路線和監(jiān)控自動(dòng)售貨機(jī)的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài),基于An
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