基于粒子群算法的卷煙配送車輛路徑問題研究.pdf

1、配送是物流中直接與消費者相連的環(huán)節(jié)，其效率和效益決定了企業(yè)的服務(wù)水平和運營成本。車輛路徑問題作為物流配送的核心問題，是組合優(yōu)化領(lǐng)域中著名的NP難題，已成為眾多學(xué)者研究的熱點。由于精確算法求解車輛路徑問題有一定的局限性，本文采用粒子群算法對某地區(qū)卷煙配送車輛路徑的優(yōu)化進行了比較深入的研究。主要的工作及創(chuàng)新點如下： (1)深入地分析了車輛路徑問題的具體特點，研究了車輛路徑問題的一般數(shù)學(xué)模型，并根據(jù)不同配送任務(wù)的特點對車輛路徑問題進行

2、了分類。 (2)詳細地闡述了粒子群算法的基本理論，研究了目前發(fā)展較為成熟的幾種改進算法。對比分析了粒子群算法和遺傳算法優(yōu)化性能的異同點，結(jié)合7個常用的多維標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)對粒子群算法的優(yōu)化性能進行了驗證，結(jié)果表明：粒子群算法在多維優(yōu)化問題中具有很好的全局優(yōu)化能力。 (3)針對該地區(qū)單一配送中心、單車型、配送點多、配送路線復(fù)雜的特點，在進行合理假設(shè)的前提下，建立了基于不同訪銷周期的卷煙配送數(shù)學(xué)模型。 (4)探討了影響粒

3、子群算法優(yōu)化性能的主要因素，建立了基于粒子群的卷煙配送車輛路徑優(yōu)化的實現(xiàn)模型。結(jié)合該地區(qū)的實際需求，在Matlab7.1中對卷煙配送問題進行了計算，結(jié)果表明：粒子群算法能夠快速有效地解決卷煙配送車輛路徑的優(yōu)化問題。 卷煙的配送具有批量小、批次多、送貨點分散的特點，使得配送車輛的路徑設(shè)計更為復(fù)雜，對配送工作提出了更高的要求。采用粒子群算法來進行車輛的路徑優(yōu)化，能夠快速有效地完成車輛的分配工作，對于降低配送成本、提高服務(wù)質(zhì)量、增加企