基于改進蟻群算法的區(qū)域車輛配送路徑優(yōu)化方法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)和電子商務(wù)的高速發(fā)展、O2O模式的興起，本地生活服務(wù)呈現(xiàn)爆發(fā)性增長，進而促進了區(qū)域性、短距離的配送業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，區(qū)域配送市場漸成規(guī)模，在物流眾多細(xì)分領(lǐng)域中占據(jù)了一席之地。物流行業(yè)在國民經(jīng)濟的占比很高，發(fā)揮著基礎(chǔ)性的作用。在現(xiàn)階段，我國的物流配送水平較低，存在勞動力密集、信息化程度低的缺陷，配送體驗處于“只送不配”的階段，配送效率低下，車輛等資源有效利用率低。因此，對于物流配送方面的研究具有很強的實際意義。在干線物流和廣域配

2、送方面，已經(jīng)出現(xiàn)了眾多優(yōu)秀的優(yōu)化調(diào)度方案，但針對小區(qū)域配送的研究較少，還沒有相應(yīng)的工具來滿足小區(qū)域配送的路徑優(yōu)化需求。因此，本文在研究了車輛路徑問題的基礎(chǔ)上，分析了各種常見類型的車輛路徑模型，結(jié)合眾包模式，建立小區(qū)域物流配送的數(shù)學(xué)模型，對蟻群算法進行改進后用于小區(qū)域配送路線的優(yōu)化，并將優(yōu)化算法和配送策略封裝到系統(tǒng)軟件上，設(shè)計了區(qū)域配送系統(tǒng)來實現(xiàn)區(qū)域配送路線的優(yōu)化。主要研究工作和成果如下：
　　(1)綜述了國內(nèi)外車輛路徑問題的研究現(xiàn)

3、狀和發(fā)展趨勢，介紹了車輛路徑問題的基本概念和不同約束條件下的分類，分析了求解車輛路徑問題的各類算法，建立了帶能力約束的車輛路徑問題的一般數(shù)學(xué)模型。
　　(2)針對基本蟻群算法計算速度慢、容易停滯在局部最優(yōu)等缺陷，對轉(zhuǎn)移概率公式、信息素更新策略進行改進，提出了一種改進的蟻群算法，并對每代最優(yōu)解應(yīng)用2-Opt算法進行進一步優(yōu)化。改進后的算法用于小規(guī)模車輛路徑問題上，仿真結(jié)果表明，改進算法具有收斂速度快、計算精度高的優(yōu)勢，對提高車輛運輸

4、效率，降低運輸成本有應(yīng)用價值。
　　(3)針對小區(qū)域物流配送批量小、頻次高的特點，為了滿足小區(qū)域客戶對配送時間限制的需求，本文在車輛路徑問題基本模型上，增加了“多車場”和“時間限”兩個約束條件，取消了“車輛容量”的限制條件，采用了眾包配送的方式，建立了適用于小區(qū)域物流配送的車輛路徑數(shù)學(xué)模型，設(shè)計了改進的蟻群算法對車輛路徑進行優(yōu)化與調(diào)度，并通過算例分析，驗證了方法的有效性。
　　(4)結(jié)合移動互聯(lián)技術(shù)，采用PHP語言實現(xiàn)核心算