基于主次種群蟻群算法的物流配送車輛路徑優(yōu)化研究.pdf

1、全球經(jīng)濟的快速發(fā)展，帶動了物流產(chǎn)業(yè)的前進，在物流配送中，配送成本是人們不能忽視的重要環(huán)節(jié)，為了最大程度的節(jié)約成本，物流配送車輛路徑優(yōu)化問題顯得尤其重要。
　　本文首先介紹了物流配送的定義、分類及解決物流配送路徑優(yōu)化的基本方法。然后，介紹了基本蟻群算法及改進蟻群算法，最后，采用改進蟻群算法求解物流配送車輛路徑優(yōu)化問題，以達到節(jié)約成本的目的。
　　本文主要從以下幾個方面對本課題進行研究:
　?。?）研究了物流配送路徑優(yōu)化問

2、題和蟻群算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，介紹了現(xiàn)在物流配送中存在的一些問題，說明了車輛路徑優(yōu)化問題研究的重要性。
　　（2）簡述了物流配送車輛路徑優(yōu)化問題的相關理論知識及常用的求解算法，對基本蟻群算法及最優(yōu)最差蟻群、最大最小蟻群及主次種群蟻群算法進行分析研究，并對主次種群蟻群前期信息素積累較慢的缺點分別用路徑去交叉算法（2-opt）與節(jié)約策略兩種方法進行改進。在Matlab平臺上，應用最大最小蟻群算法和主次種群蟻群算法對 Oliver30T

3、SP問題進行仿真驗證，證明主次種群蟻群算法在尋找最佳路線上，優(yōu)于最大最小蟻群算法。并在 MATLAB平臺上分別驗證具有路徑去交叉策略的主次種群蟻群與具有節(jié)約策略的主次種群蟻群的優(yōu)勢，得出路徑去交叉策略的改進方法優(yōu)于節(jié)約策略的改進方法。
　　（3）以VRP問題庫中的典型實例 eil22為例，對有容量限制的車輛路徑優(yōu)化問題(Capacity Vehicle Routing Problem,CVRP)分析研究并建立數(shù)學模型，應用改進主次