基于改进的蚁群算法求解物流订单派送问题.pdf

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1、2010年第24期si。。dT纛糍m。tR。。h文章编号：1000—7695(2010)24—0111—04基于改进的蚁群算法求解物流订单派送问题秦效宏，黄光球，蔡建国(西安建筑科技大学管理学院，陕西西安710055)摘要：物流定单派送问题是现代物流配送服务的关键环节之一，需要设计一个快速有效的求解算法。为此，构建了物流定单派送路径优化问题的数学模型，设计了一个改进的蚁群算法来求解该问题。仿真试验结果表明，该算法具有较好的全局寻优能力，收敛速度快，是解决物流定单派送问题的有效算法。关键词：蚁群算法；物流；物流定单派送；优化中图分类号：C931．1文献标识码：AIssues

2、ofLogisticsDeliveryOrdersBasedonanImprovedAntColonyAlgorithmQINXiaohong，HUANGGuangqiu，CAIJianguo(SchoolofManagement，Xi’anUniversityofArchitectureandTeehnology，Xi’an710055，Shaanxi)Abstract：Thelogisticsdeliveryorderisoneofthekeyprocessesofmodernlogisticsdistributionservice，whichneedsafastan

3、deficientalgorithm．Thereforeamathematicalmodelisdesignedtooptimizetheroutesoflogisticsdeliveryordersbasedonanimprovedantcolonyalgorithm．Simulationtestresultsshowthatthisalgorithmcandoanmehbetterjobinglobaloptimizationandeonvel’gencespeedanditisthemosteficientwaytosolvetheproblemsoflogisti

4、csdeliveryor—ders．Keywords：antcolonyalgorithm；logistics；logisticsdeliveryorders；optimization蚁群算法”(antcolonyoptimization，ACO)，又成果，文献和文献研究了不带时间窗的VRP的称蚂蚁算法，是一种受到自然界蚂蚁觅食行为的启蚁群算法，文献和文献研究了带软时间窗的发而提出的通过正反馈与分布式协作来寻找最优路VRP的蚁群算法。本文结合物流订单派送中的实际径的随机优化算法。该算法能将问题求解的快速性、问题，在蚂蚁算法求解VRP问题的基础上，设计了全局优化特征以及有限

5、时间内答案的合理性结合起一个带软时间窗的改进蚁群算法来求解物流订单派来，通过正反馈式的信息传递和积累、分布式计算送问题，通过多次实验运算，取得了较好的实验以及贪婪启发式搜索保证求解的快速性与合理性。结果蚁群算法充分利用了生物蚁群能通过个体问简单的1物流订单派送问题的描述及数学模型信息传递，搜索从蚁穴到食物间最短路径的集体寻优特征，以及该过程与旅行商问题(Traveling1．1问题的描述SalesmanProblem，TSP)求解之问的相似性，得到设某公司有M个配送中心，N个货物需求点，了具有NP难度的TSP的最优解答，同时，该算法物流定点派送的任务就是将订货从M个配送中

6、心送还被用于求解车辆路径问题(VehicleRoutingProb—到N个货物需求点上，既要满足需求点货物量的要lem，VRP)、Job—Shop调度问题以及背包问题等，求，又要使物流定点派送成本最小。在构造该问题显示了其适用于组合优化类问题求解的优越特征¨。的数学模型时，简单地按照就近分配的原则，将各如果将TSP中的商人视为VRP问题中的配送物需求点的任务分配给距离它最近的配送中心，这样资的车辆，到访城市视为需求点，则VRP问题可以就将多个物流配送中心的派送问题转化为单物流配转化成带约束条件的多重旅行商问题，VRP问题实送中心的配送问题。际上就是求解在满足车辆载重约束、

7、需求点的需求设某配送中心拥有载重为的车辆辆。共有个量以及时间窗等条件下，配送费用最小的行车路线。货物需求点需要送货上门，该问题转化为求这个货国内外采用蚁群算法求解VRP问题已经有一些研究物需求点的排列顺序。在该顺序下，将个货物需求收稿日期：2010—03—3l修回日期：2010⋯1019基金项目：陕西自然科学基金资助项臼(2007E217)；陕西省重点学科建设专项资金资助项目112秦效宏等：基于改进的蚁群算法求解物流订单派送问题点分成个组合，每个组合表示一辆车完成一次货物式中，g为第i个顾客的需求量运送任务，使得总的配送成本最