基于蟻群算法的動(dòng)態(tài)車輛調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、在物流研究領(lǐng)域中，車輛調(diào)度問題是一個(gè)具有十分重要理論和現(xiàn)實(shí)意義的問題，車輛配送路線的合理與否對(duì)于配送速度、運(yùn)營成本以及經(jīng)濟(jì)效益有很大的影響。因此采用科學(xué)合理的方法確定配送路線是物流配送活動(dòng)中非常重要的工作，通過對(duì)復(fù)雜的配送系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，可以大幅度提高資源的利用率。目前動(dòng)態(tài)調(diào)度問題在物流等行業(yè)的研究大多集中于軟件研究，制作可用于演示、規(guī)劃設(shè)計(jì)、仿真模擬的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)還相對(duì)較少，因此，本文以蟻群算法為中心，通過兩種改進(jìn)的蟻群算法分別對(duì)文中所述的

2、兩類動(dòng)態(tài)車輛調(diào)度問題進(jìn)行了分析與仿真研究。并采用CC2430芯片作為小車的驅(qū)動(dòng)控制，通過Z-Stack組建了ZigBee無線通信網(wǎng)絡(luò)，搭建了動(dòng)態(tài)調(diào)度的模擬演示系統(tǒng)，通過此系統(tǒng)可以直觀地感受到整個(gè)動(dòng)態(tài)車輛調(diào)度的過程，也可以為類似物流系統(tǒng)的規(guī)劃設(shè)計(jì)、改進(jìn)、模擬、預(yù)估等提供有利的幫助。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴首先描述了車輛調(diào)度問題，并根據(jù)影響車輛調(diào)度問題的因素對(duì)其進(jìn)行了分類，在此基礎(chǔ)上給出了兩種常見的車輛調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型;接下來對(duì)

3、動(dòng)態(tài)的車輛調(diào)度問題進(jìn)行了相關(guān)描述，介紹了兩種處理動(dòng)態(tài)車輛調(diào)度過程中實(shí)時(shí)信息的方法。⑵介紹了本文所采用的蟻群算法的基本原理及其特點(diǎn)，并分析了其優(yōu)缺點(diǎn)，針對(duì)基本蟻群算法的不足之處改進(jìn)了兩種蟻群算法:自適應(yīng)蟻群算法和最大最小蟻群算法，分別對(duì)其原理和求解步驟進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。⑶系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì):介紹了本系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想與總體框架，詳細(xì)介紹了模擬調(diào)度系統(tǒng)中配送車輛的智能小車的實(shí)現(xiàn)過程及各模塊的原理。⑷采用自適應(yīng)蟻群算法對(duì)集貨或卸貨非滿載車輛調(diào)度系統(tǒng)進(jìn)行