基于粒子群蚁群混合算法的物流车辆路径问题研究

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6、成本，同时能够有效减少因物流、。配送引发的交通拥堵，空气噪声污染等问题因此研巧如何有效的利用现有资源建立合理的配送方案，提高企业的经济效益，具有重要的现实意义。车辆路径优化问题（ＶｅｈｉｃｌｅＲｏｕｔｉｎＰｉｘｊｂｌｅｍＶＲＰ送优化中的核ｇ，）是物流配也问题。近些年来ＶＲＰ问题已经成为运筹学、应用数学、图论Ｗ及计算机科学等一学科领域关注的重点问题。由于该问题是个复杂的姐合优化问题，所Ｗ求解此问题的许多智能型启发式优化算法应运而生。粒子群算法和蚁群优化算法就是人类受自然

7、界真实鸟类和妈蚁的觅食巧为启发而提出的智能优化算法。本文通过研一究粒子群算法和蚁群优化算法的优点，提出了种有效结合两种算法优势的融合－Ｓ０－ＭＭＡ算法（Ｐ）。通过将ＰＳ０ＭＭＡ算法应用于旅行商问题说明其在搜索解的精度上是一一ＶＲＰ问种比较优秀的算法，进步将该算法应用于题的求解并验证了其有效性。本文的研究内容和完成的工作主要有Ｗ下几个方面：１．针对粒子群算法容易陷入局部最优的不足之处，提出了自适应变异和划分多粒子群的策略对该算法进行优化。２．由于蚁群。算法在搜索初期信

8、息素是均匀分布，因此具有搜索盲目性的缺点本文使用优化后的粒子群算法求得问题的次优解来初始分布最大最小蚁群算法的信息素矩阵。之后利用蚁群算法，Ｗ国际库ＴＳ化ＩＢ中旅行商问题（旅行商问题是一ＮＰ完个经典组合优化问题，由于它的全性，在国际上己经成为衡量算法优劣的－标准）的标准算例为实验数据搜索问题的最优解。计算结果显示，ＰＳ０ＭＭＡ在搜索解的精确性上明显优于基本粒子群算法（ＰＳ０），最大最小蚁群算法（ＭＭＡＳ）和ＩＰＳ０）ｅ改进后的粒子群算