基于蟻群優(yōu)化算法的車輛出行問題研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著市場經(jīng)濟(jì)的發(fā)達(dá)程度不斷提高，各地之間的物質(zhì)交換活動日益頻繁，物流行業(yè)得到了快速的發(fā)展。作為社會化生產(chǎn)的重要產(chǎn)物，物流將物質(zhì)的生產(chǎn)者和消費(fèi)者緊密地聯(lián)系在一起，從而使物質(zhì)的使用價值得到充分地利用進(jìn)而促進(jìn)了生產(chǎn)力的發(fā)展并最終實(shí)現(xiàn)滿足人們的物質(zhì)需求和精神需求的目的。在當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)大潮中，物流已經(jīng)成為了與信息及企業(yè)管理同等重要的發(fā)展因子。在物流配送的過程中，車輛的規(guī)劃問題是核心問題。在不同的應(yīng)用場合中，車輛的規(guī)劃有著不同的體現(xiàn)，例如在對時效性要

2、求較高的場合應(yīng)選擇出行距離最短的路徑，而在對經(jīng)濟(jì)性要求較高的場合應(yīng)選擇費(fèi)用最少的路徑。不難看出，良好的車輛出行路徑規(guī)劃不但有可能提高產(chǎn)品從生產(chǎn)商到消費(fèi)者之間的流通速度，而且能夠為企業(yè)節(jié)省在物流運(yùn)營中的成本。這不僅對物流公司十分重要，對一般的生產(chǎn)與銷售企業(yè)也具有十分重要的意義。
　　文章主要研究微觀交通系統(tǒng)中兩類車輛路徑問題：一是帶運(yùn)力限制的車輛路徑問題，針對基本蟻群算法求解帶運(yùn)力限制的車輛路徑問題存在的容易陷入局部最優(yōu)及收斂速度較

3、慢的缺點(diǎn)進(jìn)行了優(yōu)化：增加了精英螞蟻、2-opt局部搜索優(yōu)化、節(jié)約值和運(yùn)力利用率指標(biāo)；二是帶時間窗的車輛路徑問題，針對基本蟻群算法求解帶時間窗的車輛路徑問題存在的容易陷入局部最優(yōu)及收斂速度較慢的特點(diǎn)對基本蟻群算法進(jìn)行了優(yōu)化：增加了信息素窗口限制、信息素重新初始化及局部最優(yōu)判斷。利用matlab開發(fā)平臺實(shí)現(xiàn)螞蟻優(yōu)化算法，利用標(biāo)準(zhǔn)測試數(shù)據(jù)集對蟻群優(yōu)化算法的性能進(jìn)行測試，確定了各個參數(shù)的較好取值，并將蟻群優(yōu)化算法與其他蟻群算法進(jìn)行了性能比較。最

4、后將求解帶時間窗的車輛路徑的蟻群優(yōu)化應(yīng)用到上海市大明通信物流信息系統(tǒng)中，體現(xiàn)了本文提出的算法在解決實(shí)際生活與生產(chǎn)問題中的應(yīng)用，凸顯了本文研究的現(xiàn)實(shí)意義。
　　文章得出：蟻群算法在求解CVRP和VRPTW具有一定的優(yōu)勢，通過算法優(yōu)化能夠?qū)@兩類問題進(jìn)行求解且得到較好的求解結(jié)果。經(jīng)過對參數(shù)進(jìn)行較好的配置，蟻群優(yōu)化算法能夠有效地避免其收斂性不好，過早進(jìn)入局部最優(yōu)狀態(tài)等缺點(diǎn)；將螞蟻算法求解VRPTW的研究成果應(yīng)用到大明物流公司的物流信息系