兩類車輛路徑問題的蟻群算法.pdf

1、隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，物流已經(jīng)成為企業(yè)提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要手段，而運(yùn)輸通常是物流成本中最大的單項(xiàng)成本。所以，研究車輛路徑問題(VehicleRoutingProblem,VRP)，通過設(shè)計(jì)合理的運(yùn)輸路線，使車輛在滿足服務(wù)要求的同時(shí)，成本最小化，從而減少物流整體費(fèi)用，具有重要意義。根據(jù)車輛容量、車型等限制的不同，有多種類型的VRP，本文針對(duì)兩種問題進(jìn)行了討論：有時(shí)間窗的多車場(chǎng)車輛路徑問題(theMulti-depotsVehic

2、leRoutingProblemwithTimeWindows,MDVRPTW)和有時(shí)間窗的具有同時(shí)配送與回收的車輛路徑問題(theVehicleRoutingProblemwithSimultaneousPick-upandDeliveryandTimeWindows，VRPSDPTW)。 VRP已被證明為NP難題，對(duì)其算法的研究大部分集中在啟發(fā)式算法上，而蟻群算法是近年來新興的啟發(fā)式算法，本文采用蟻群算法對(duì)上述兩個(gè)問題進(jìn)行求

3、解。本文主要工作有： 1、針對(duì)基本蟻群算法易陷入局部最優(yōu)的缺陷，本文從調(diào)整起始搜索節(jié)點(diǎn)和交換信息素兩個(gè)方面提出了改進(jìn)，在基準(zhǔn)問題上的實(shí)驗(yàn)表明該算法取得的目標(biāo)值較優(yōu)，而且取得目標(biāo)值時(shí)所需的迭代次數(shù)較少。 2、給出MDVRPTW的數(shù)學(xué)模型，并采用蟻群算法對(duì)該模型求解。求解時(shí)采用整體法將多個(gè)車場(chǎng)虛擬為一個(gè)車場(chǎng)，每次搜索從虛擬車場(chǎng)中隨機(jī)選擇一個(gè)實(shí)際車場(chǎng)作為出發(fā)車場(chǎng)，采用SOLOMON的NearestNeighbour插入式算法，