基于改進蟻群算法的物流配送車輛路徑優(yōu)化研究.pdf

1、本文以物流配送過程中的車輛路徑優(yōu)化問題為研究對象，對車輛路徑優(yōu)化的理論和方法展開系統(tǒng)研究。通過對標準車輛路徑問題增加約束條件，建立起了擴展的車輛路徑優(yōu)化模型，提高了理論模型的可信度和應(yīng)用價值。針對建立的車輛路徑優(yōu)化模型，設(shè)計出改進的蟻群算法，以縮短求解時間，提高求解質(zhì)量，并通過仿真結(jié)果分析了改進算法的正確性和有效性。
　　論文主要研究內(nèi)容包括:首先，綜述了車輛路徑優(yōu)化問題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。通過對車輛路徑優(yōu)化問題研究現(xiàn)狀的分析，指出

2、目前研究存在的問題與不足。進而，引入容量、距離、時間窗、同時取送貨等約束，建立起車輛路徑問題的幾種擴展模型。其次，綜述了車輛路徑優(yōu)化問題的各種求解方法，包括精確算法和各種啟發(fā)式算法。重點分析了蟻群算法研究現(xiàn)狀以及其在車輛路徑優(yōu)化問題中的應(yīng)用狀況。然后，研究了蟻群算法的改進問題，提出了兩種改進算法:一是求解大規(guī)模VRP問題的基于密度聚類的雙層蟻群算法;二是改進的混合蟻群算法。最后，研究了如何運用改進的蟻群算法進行車輛路徑優(yōu)化。通過實例仿真

3、，采用對比分析法對改進算法進行評價。
　　本文的創(chuàng)新之處主要有以下幾點:
　　(1)提出了一種求解大規(guī)模VRP問題的基于密度聚類的雙層蟻群算法。該算法通過采用基于密度的聚類算法對客戶節(jié)點聚類，降低求解問題規(guī)模，而后分別在兩個層次使用蟻群算法求解。
　　(2)提出了改進的混合蟻群算法。通過將遺傳算法中的變異、交叉算子等引入蟻群算法，提出了改進的混合算法框架。
　　(3)設(shè)計了一種新的狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則。針對帶時間窗車輛路