混合智能優(yōu)化算法及其在車輛路徑問(wèn)題中的應(yīng)用.pdf

1、現(xiàn)今，物流已被公認(rèn)是企業(yè)在減少物質(zhì)消耗、提高勞動(dòng)生產(chǎn)率以外創(chuàng)造更大利潤(rùn)的第三個(gè)重要源泉，也是企業(yè)降低生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)成本，提高產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的一條重要途徑。相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表明，現(xiàn)代物流成本約占企業(yè)經(jīng)營(yíng)總成本的30％到50％。物流配送是物流系統(tǒng)中的重要一環(huán)，它是企業(yè)給顧客提供服務(wù)的最后一環(huán)，地位十分突出，其中尤以車輛路徑問(wèn)題對(duì)配送環(huán)節(jié)影響甚大。目前我國(guó)的物流配送系統(tǒng)十分落后，車輛空載行駛嚴(yán)重，配送成本過(guò)高，服務(wù)質(zhì)量卻不盡如人意。因此，研究如何運(yùn)用科

2、學(xué)方法求解車輛路徑問(wèn)題，以便合理組織車輛配送路徑，這對(duì)提高企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量、減少庫(kù)存、降低經(jīng)營(yíng)成本、提高產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力是十分必要的。
　　現(xiàn)代智能優(yōu)化算法包括禁忌搜索算法、模擬退火算法、遺傳算法、蟻群算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等，這些算法的存在為配送車輛路徑問(wèn)題的求解提供了廣闊的思路和選擇。這些算法中禁忌搜索算法、模擬退火算法、遺傳算法在求解配送車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用剛興起沒(méi)多久，目前雖然已獲得不少研究成果，其潛力還有待進(jìn)一步挖掘。蟻群算

3、法全局搜索性能較好，但其搜索效率較低，局部搜索能力不強(qiáng)，反觀禁忌搜索算法則剛好相反，但是單獨(dú)應(yīng)用禁忌搜索算法求解時(shí)，其對(duì)初解有較強(qiáng)的依賴性。因此有必要設(shè)法提出一種新的混合智能優(yōu)化算法，使其取長(zhǎng)補(bǔ)短，獲得更優(yōu)的求解效果。
　　本文基于以上思想提出了一種新的混合智能優(yōu)化算法，對(duì)無(wú)時(shí)限單向配送車輛路徑問(wèn)題進(jìn)行了研究，以求解企業(yè)物流配送車輛最短路徑實(shí)例，實(shí)現(xiàn)將物流配送車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為帶約束的混合智能優(yōu)化算法求解的問(wèn)題。本文通過(guò)靈活采

4、用通用編碼策略，得到了基于改進(jìn)蟻群算法的串聯(lián)式混合智能優(yōu)化算法，最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真證明了新的混合算法具有方便、快速、高效的特點(diǎn)，實(shí)驗(yàn)得到的數(shù)據(jù)結(jié)果顯示新的混合算法比單一算法效果更優(yōu)。以上是本文的難點(diǎn)和創(chuàng)新點(diǎn)。
　　當(dāng)前物流在現(xiàn)代企業(yè)中占有舉足輕重的地位，企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)已演變成企業(yè)物流間的競(jìng)爭(zhēng)，采用本文算法可以快速有效獲得物流配送車輛最短路徑，實(shí)現(xiàn)物流配送效益最大化，因此本文具有重要的理論研究意義以及對(duì)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中車輛路徑問(wèn)題的解決具有很大