基于聚类蚁群算法的多车辆路径优化系统的实现.pdf

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1、第33卷第2期湖北民族学院学报(自然科学版)Vo1．33No．22015年6月JournalofHubeiUniversityforNationalities(NaturalScienceEdition)Jun．2015文章编号：1008—8423(2015)02—0200—05DO1：10．13501／j．cnki．42-1569／n．2015．06．022基于聚类蚁群算法的多车辆路径优化系统的实现王玉富(郑州测绘学校，河南郑州450015)摘要：针对模型的可行性和有效性进行大量的仿真实验，首先对算法进行实现，然后通过仿真实验对不同规模的配送进行仿真配送，模型针

2、对单车辆、多车辆、路径最优、时间最优4个方面进行仿真，其能够在较短的时间内得到优化结果，将大大提高搜索效率．关键词：物流配送；均值聚类算法；蚁群算法；路径优化中图分类号：TN961文献标志码：AImplementationofMultipleVehicleRoutingOptimizationSystemBasedonAntColonyClusteringAlgorithmWANGYufu(ZhengzhouSchoolforSurveyingandMapping，Zhengzhou450015，China)Abstract：Alargenumberofsimul

3、ationsaremadeforthefeasibilityandefectivenessofthemode1．First，thealgorithmisachieved，andthendistributionondiferentsizedistributionismadethroughthesimula—tiofls．Themodelsimulatesfromfouraspects，namely，multi—vehicle，singlevehicle，themostoptimalpath，andthemostoptimaltime，whichcangettheop

4、timizationresultsinarelativelyshortperiodoftimeandwillgreatlyimprovethesearcheficiency．Keywords：logisticsanddistribution；一meansclusteringalgorithm；antcolonyalgorithm；pathoptimiza—tion物流配送系统¨在学术界为称为车辆路径问题(vehicleroutingproblem，VRP)，该问题是Danizig与Ramser在1959年提出来，此后迅速在运筹学、组合数学、图论、网络分析、计算机科

5、学等学科的专家所重视，随着互联网的发展，这一学科已经成为现在的热点问题，在生活中各个方面都体现的尤为重要．随着互联网的快速发展，物联网也在我们生活中扮演着一个不可替代的位置，O2C就是其中一个典型的例子，在02C系统中，物流配送是其中一个重要的环节．单配送中心的物流路径选择研究本来就是一个NP难问题，从单配送物流中心路径选择到多配送物流中心路径选择的问题难道越来越复杂．单配送中心路径选择是配送车辆从仓库出发，对各个需要配送点进行配送，每个配送点只能配送一次．因此，在配送过程中就需要对运输要有一个合理的配送路线，也就是对配送车辆和配送对象运输先后顺序的适当选取，以此

6、来降低物流配送过程中的时间和和其余成本．，多配送中心路径选择和单配送中心原理类似，但是其多配送中心的复杂程度成指数增加，随着配送点的增加其复杂程度还在增加，这就使得本来已经复杂的问题更加复杂化．因此，对多配送中心路径选择问题进行研究，建立一个合理的车辆调度系统，不仅可以减少各种资源的消耗(时间、路程、费用)，还可以提高运送质量以及资源利用率，而且还可以提高企业在同行业中的竞争力，竟而促进我国物流产业的发展．近些年来，大数据概念的相关算法不断的被科学家们提出来4]，对于其中的聚类算法也在物流配送中逐渐应用，聚类算法在物流配送中的选址问题、多车辆配送问题、多配送中心划

7、分问题等都有着应用．1系统设计程序采用面向对象语言c++，c++融合了3种不同的编程传统一c语言代表的过程性语言传统、c++在C语言基础上面添加的类代表的面向对象的传统以及c++模板支持的通用性编程传统，使用c++的原因之一收稿日期：2015—04-24．基金项目：国家自然科学基金项目(61263030)．作者简介：王玉富(1958一)，男，副教授，主要从事应用数学及计算机应用技术的研究第2期王玉富：基于聚类蚁群算法的多车辆路径优化系统的实现201就是为了利用其面向对象的特性，面向对象结构化编程提高了程序的清晰度、可靠性，并且易于维护．软件主要分为四大模块：控制模

8、块、分类模