蟻群算法在配貨車(chē)輛調(diào)度中的應(yīng)用研究.pdf

1、目前,我國(guó)大部分的跑運(yùn)輸?shù)能?chē)輛由于貨源不固定,導(dǎo)致運(yùn)輸成本過(guò)高；另外,生產(chǎn)制造企業(yè)的運(yùn)輸業(yè)務(wù)是我國(guó)物流總量的主體,企業(yè)專注于核心競(jìng)爭(zhēng)力的研究,不得不將物流業(yè)務(wù)外包給專業(yè)的運(yùn)輸公司。因此,中集車(chē)輛有限公司有一個(gè)構(gòu)想:基于公司在運(yùn)輸專用車(chē)在我國(guó)的市場(chǎng)份額是第一的,如果能建立一個(gè)配貨平臺(tái),為生產(chǎn)制造企業(yè)推薦公司的運(yùn)輸車(chē)輛客戶,將會(huì)使三方受益。但是為了預(yù)防配貨平臺(tái)里運(yùn)輸車(chē)輛無(wú)序競(jìng)爭(zhēng),有必要對(duì)車(chē)輛進(jìn)行一定的調(diào)度分配。因此對(duì)配貨平臺(tái)下的車(chē)輛調(diào)度研究

2、有一定的現(xiàn)實(shí)意義。
　　 蟻群算法是一種新型的仿生類進(jìn)化算法,是繼模擬退火、遺傳算法、禁忌搜索等之后的又一啟發(fā)式智能算法。螞蟻不僅僅能在沒(méi)有任何提示下找到巢穴到食物源的最短路徑,并且可以隨環(huán)境的變化,適應(yīng)性地搜索新的路徑,產(chǎn)生新的選擇。這體現(xiàn)了蟻群算法的正反饋和負(fù)反饋的特點(diǎn)。應(yīng)用蟻群算法求解TSP問(wèn)題、二次分配問(wèn)題和車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題取得的較好的結(jié)果,已經(jīng)引起了廣大研究學(xué)者的高度重視。
　　 本論文采用蟻群算法來(lái)解決配貨車(chē)輛調(diào)

3、度的問(wèn)題,正是體現(xiàn)了蟻群算法在求解車(chē)輛度問(wèn)題的魯棒性,本文的研究工作主要包括以下幾個(gè)方面:
　　 (1)研究蟻群算法的基本原理,建立其數(shù)學(xué)模型,包括轉(zhuǎn)移概率的計(jì)算、信息素的更新的各種規(guī)則等。通過(guò)應(yīng)用蟻群算法來(lái)求解eip51問(wèn)題,采用不同的參數(shù)組合,分析參數(shù)組合對(duì)求解最優(yōu)值的影響,并且指出應(yīng)用蟻群算法時(shí),對(duì)信息素更新規(guī)則和路徑期望值的定義的重要性。
　　 (2)分析配貨車(chē)輛的調(diào)度具體問(wèn)題,建立問(wèn)題的信息素的初始值、信息素的

4、更新規(guī)則和根據(jù)車(chē)輛回程目標(biāo)點(diǎn)的路徑期望值等；建立對(duì)分配車(chē)輛調(diào)度路線的模糊評(píng)價(jià)函數(shù)。然后提出了解決問(wèn)題的蟻群算法。最后用一個(gè)實(shí)例進(jìn)行數(shù)值實(shí)驗(yàn)分析。
　　 (3)針對(duì)車(chē)輛調(diào)度完畢后,還出現(xiàn)剩余的未被執(zhí)行的運(yùn)輸任務(wù),應(yīng)用蟻群算法分析車(chē)輛的出發(fā)點(diǎn)選擇,以及在其中一個(gè)集貨點(diǎn)應(yīng)該如何進(jìn)行集貨任務(wù)的選擇問(wèn)題,并提出了解決遺漏運(yùn)輸?shù)南伻核惴?最后用實(shí)例來(lái)做進(jìn)一步的說(shuō)明。
　　 (4)研究了當(dāng)運(yùn)輸任務(wù)帶有時(shí)間窗的情況下,時(shí)間窗對(duì)定義信息素