基于優(yōu)化粒子群算法的物流配送路徑問(wèn)題研究.pdf

1、隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的突飛猛進(jìn)與現(xiàn)代物流技術(shù)的發(fā)展，物流配送環(huán)節(jié)正受到日益廣泛的關(guān)注，而配送中的物流配送路徑問(wèn)題成為了物流配送中的核心問(wèn)題。本文正是在這一背景下產(chǎn)生，文章重點(diǎn)研究了物流配送路徑優(yōu)化模型的建立和粒子群算法的改進(jìn)問(wèn)題。
　　本文對(duì)物流配送路徑問(wèn)題進(jìn)行了深入研究，通過(guò)對(duì)多種不同目標(biāo)的物流配送模型研究，分析總結(jié)模型建立的一般步驟，并建立了基于最短路徑的多個(gè)車(chē)場(chǎng)多個(gè)車(chē)輛的物流配送模型，同時(shí)從控制車(chē)輛行駛里程角度考慮，對(duì)車(chē)輛服務(wù)客戶(hù)數(shù)

2、量加以限制，加入了新的約束條件。同時(shí)為了對(duì)模型進(jìn)行計(jì)算，分析對(duì)比多種算法，最后選擇粒子群算法做為研究對(duì)象。通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)粒子群算法缺點(diǎn)的研究，設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)變異的粒子群優(yōu)化算法。文章通過(guò)對(duì)現(xiàn)有一些改進(jìn)方法的分析研究，對(duì)傳統(tǒng)算法進(jìn)行了優(yōu)化，引入模糊分類(lèi)、自適應(yīng)變異機(jī)制、加入新的變異概率和可調(diào)節(jié)適應(yīng)度方差，以達(dá)到對(duì)當(dāng)前粒子進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整的目的，從而避免早熟收斂，形成新的自適應(yīng)變異的粒子群優(yōu)化算法。同時(shí)本文給出一種編碼模式，降低了出現(xiàn)不可行解的

3、概率。最后通過(guò)MatLab2011a平臺(tái)對(duì)所做內(nèi)容進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證相應(yīng)結(jié)論，仿真內(nèi)容分別為用文章建立的多車(chē)場(chǎng)多車(chē)輛模型驗(yàn)證優(yōu)化算法的可行性和優(yōu)越性，用前文給出的基于最短路徑最少車(chē)輛和基于顧客滿(mǎn)意度的兩個(gè)模型驗(yàn)證基于不同目標(biāo)前提下的配送模型所得物流配送方案不同。仿真獲得兩個(gè)結(jié)論，分別為本算法在求解此類(lèi)問(wèn)題時(shí)具有優(yōu)于傳統(tǒng)粒子群算法的特征，既保持了較好的全局搜索能力，又可有效避免算法早熟收斂；基于不同最優(yōu)配送目標(biāo)的物流配送模型，所得物流配送