基于改进蚁群算法的物流配送路径优化研究

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1、基于改进蚁群算法的物流配送路径优化研宄摘要：本文首先通过对传统蚁群算法在物流配送路径优化问题中的研宄，得出蚁群算法存在如收敛速度较慢、算法易陷于局部最优等缺点，进而对蚁群f法进行优化改进，使物流配送路径优化研究得到更好的解决关键词：蚁群算法物流配送路径优化、引言互联网在不断地发展，这一时代慢慢兴起，网购逐渐走进我们的生活大当中。伴随着网购而不断兴盛的就是物流行业。物流行业越来越繁荣，对物流配送路径进行优化也显得尤为重要，因为这直接关系到物流行业的成本控制、盈利水平及配送效率。调查显示，目前在我们国家物流行业的总成本一半以上花费在运输当中，这一项花费远远高于西方的一些发达国

2、家。在研宄物流配送路径的时候，我们常将其归属于组合优化，即是一个NP完全问题。研宄过程中，针对路径优化人们经常会用到诸如方案评价法、动态规划法、遗传算法等各类方法。不过就目前的一些研宄而言，这些算法都存在着一定程度的缺点，并不是特别完美，比如遗传算法局部搜索能力不强，蚁群算法容易呈现停滞征象，等等。现在的研宄中，针对以往在物流配送路径优化方面的一些算法进行改进完善，以便于原有算法的所存在的缺点和不足之处能够得到弥补。近些年来，受到生物进化展现出来的先进特点的启发，部分学者研宄发现了一些像遗传算法、蚁群算法等的智能算法，并常常将这些算法运用到一些复杂优化问题中去。在进行物流

3、配送路径问题研究的时候，遗传算法具有收敛到全局最优的优点，不过在描述所求问题的约束条件时，这一算法往往表现的不尽如人意，而物流配送路径优化又是一种多约束问题。和遗传算法一样，蚁群算法也是一种随机搜索算法，不过蚁群算法有其自身的优点，比如其能同时兼顾解的局部构造和整体性能，适合用来求解具有复杂约束条件以及解的组成元素之间关联性较强的优化问题。二、蚁群算法与物流配送路径问题2.1蚁群算法描述蚁群算法(antcolonyoptimization,ACO)是由意大利的著名学者MarcoDorigo最先提出来的，它是一种随机搜索算法。这种算法是受到蚂蚁群体在寻找食物时探索路径行为的

4、启发，它是对日常蚂蚁群体进行较优路径搜寻这一过程的模拟，蚁群中的每一只蚂蚁分别独自地在候选解空间中去搜索一个解，蚂蚁会在每次搜索完成之后留下一些信息量在相应的解上面在。根据所选择的解的性能的差异，蚂蚁会有选择的留下信息量，当解的性能较好的时候，蚂蚁会留下较多的信息量，反之留下的信息量则会比较少，其中留下较多信息量的解也相应的更加容易被再次选择。在刚开始执行算法的时候，每个解上面的信息量都是相同的，当算法不断地往前推进，就相当于蚂蚁不断地寻找路径，较优解上面留下来的信息量就会渐渐变多，这样不同解上的信息量就逐渐被拉开，进而收敛得到最优解或者近似的最优解。在解决物流配送路径优

5、化问题上，蚁群算法凭借其自身的优点表现出极其强大的作用。不过这种算法仍然在一定程度上存在着一些不足之处，例如收敛速度较慢、算法易陷于局部最优、各个参数的设置还建立在实验和经验的基础上、理论支持不是特别的严谨与神经网络、遗传算法等一些其他的优化算法相比，蚁群算法的优点体现在它具有正反馈、分布式计较强的鲁棒性以及富于建设性的贪婪启发式搜索等特点。蚁群算法的这些不同于其他算法的特点，使得一些更加复杂的问题在求解方面难度有所降低。2.2物流配送路径问题描述2.2.1问题描述针对物流配送问题，我们一般可以进行如下描述:为满足某一配送目标，从物流配送中心发出若干车辆，选择一条比较合适

6、的的运输路线，在满足送货量、时间窗、车辆数量、载重量、行驶里程等条件下，完成配送目标，要求对形式路线作出合理安排，使运输总成本最小，并且还需要满足下列各项约束条件：(1)当配送中心为完成一次配送任务后从该中心发出一辆运输车辆，运输车辆在完成配送中心布置的任务之后重新返回到配送中心；(2)各条线路上的运输车辆的最大运输量应该大于或等于该路径上面各站点的一次配送需求量；(3)每条配送路径的长度需控制在运输车辆单次配送的最大行驶距离以内；(4)有且仅能有一辆运输车给每一位客户送货。2.2.2数学模型在建立蚁群算法数学模型之初，我们要考虑设计出一条最优的配送路线，该线路要满足总的

7、配送距离最短。现作出如下假设：某一区域有一个配送中心，该配送中心服务N个目标客户，每个目标客户的需求量为，从配送中心发出的运输车辆的最大运输量为G，定义二值函数如下：根据假设作出如下数学模型：(1)(2)2.3蚁群算法在配送路径问题中的应用描述根据以上建立起来的蚁群算法，我们用车辆去替代蚂蚁，从配送中心发出一辆车，为配送区域中的一个配送节点配送货物，如果从配送中心发出的车辆的货运量能够达到需配送的配送节点的需求量，就对货物进行配送，如否则返回配送中心重新装货，表示完成一次配送。从配送中心发出的一辆运输车辆在一个配送过程中完成了