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1、物流配送是現(xiàn)代化物流系統(tǒng)的一個(gè)重要環(huán)節(jié),在現(xiàn)代物流系統(tǒng)中具有突出的地位。一方面通過(guò)物流配送成本的降低可以實(shí)現(xiàn)物流總成本較大地降低,是實(shí)現(xiàn)物流總成本優(yōu)化的重要途徑之一。另一方面物流配送是物流過(guò)程中客戶感受最直接的部分,因此物流配送服務(wù)的質(zhì)量是影響客戶對(duì)物流服務(wù)整體質(zhì)量評(píng)價(jià)的關(guān)鍵因素,是提高客戶滿意度的重要手段之一。而物流配送面臨的環(huán)境條件越來(lái)越復(fù)雜,如道路網(wǎng)復(fù)雜、服務(wù)目標(biāo)客戶分散且不均勻等。因此,設(shè)計(jì)合理、有效的物流配送方案,盡量降低配送
2、成本和提高服務(wù)水平就成為非常實(shí)際和關(guān)鍵的問(wèn)題,鑒于從事物流配送尤其是城市配送主要是以汽車(chē)運(yùn)輸為主,因此如何有效地使用車(chē)輛并決定最經(jīng)濟(jì)合理的行駛路徑成為需要解決的核心問(wèn)題,即如何應(yīng)用現(xiàn)代數(shù)學(xué)方法及計(jì)算機(jī)快速對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行求解是一個(gè)十分值得研究的課題。
應(yīng)用粒子群算法是被認(rèn)為求解NP難題的有效手段之一,為解決MDVRPTW(帶時(shí)間窗的多車(chē)場(chǎng)車(chē)輛路徑)的優(yōu)化問(wèn)題,本文在求解物流配送車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題時(shí)提出將粒子群算法與變異操作相結(jié)合
3、的求解方式:通過(guò)設(shè)計(jì)一個(gè)隨群體適應(yīng)度方差的變化而變化的變異算子,將聚集在局部收斂點(diǎn)附近的粒子打散,進(jìn)而增強(qiáng)算法跳出局部最優(yōu)的能力和全局尋優(yōu)的幾率。文章在應(yīng)用粒子群算法時(shí),采用特定方法而非隨機(jī)獲取初始解,從而提高了搜索到最優(yōu)解的概率并且加快了收斂速度。文章還針對(duì)帶時(shí)間窗的多車(chē)場(chǎng)車(chē)輛路徑問(wèn)題構(gòu)造了一種新的編碼方式,目的在于降低了非法解出現(xiàn)的次數(shù),最終達(dá)到減少算法的無(wú)效迭代的目的。仿真結(jié)果表明,新算法的全局搜索能力有顯著提高且能有效避免早熟收
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