基于混沌蚁群算法的应急物流路径优化算法
基于蚁群算法的紧急物流配送路径优化设计
基于蚁群算法的紧急物流配送路径优化设计作者：彭银香符英来源：《商场现代化》2009年第28期[摘要] 本文将结合应急物流的配送车辆优化调度问题,根据应急物流配送的突出特点,对应急物流配送车辆调度路线优化进行探讨,建立了应急物流配送车辆调度模型,用蚁群算法对车辆的配送路径进行优化。
一、引言近些年无论是自然灾害还是各种事故灾害,公共灾害等各类突发事件爆发频繁,而且规模都很大。
突发性重大自然灾害和公共卫生事件造成巨大的人员伤亡和财产损失,必然需要大量的应急物资,以解决伤者救助、卫生防疫、恢复生产等,否则受灾面积、人员、损失将会扩大。
因此选择距离最短、费用最少和时间最快的配送路径显得格外重要。
目前国内关于物流调度方面作了一些研究,但是关于应急物流配送车辆调度问题研究还很少。
鉴于物流调度的研究方法,其中有传统的方法,比如,数学规划,分支定界法等。
不过这些方法只能基于某些简化的假设因而不能适应实际的需要.智能调度方法,如专家系统、神经网络和遗传算法在使用中尽管有优点,但也有明显的缺点。
根据以上问题,本文将结合应急物流的配送车辆优化调度问题,根据应急物流配送的突出特点,对应急物流配送车辆调度路线优化进行探讨,建立了应急物流配送车辆调度模型,用蚁群算法对车辆的配送路径进行优化。
二、问题描述物流配送路径优化是指对一系列装货点(或卸货点),组织适当的行车线路,使车辆有序地通过它们,在满足一定的约束条件(如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制等)下,达到一定的目标,使总代价最小(如路程最短、费用最少、时间尽量少、使用车辆尽量少等),并且同时满足以下条件及假设:各个需求点的位置和需求量为已知,寻找一个优秀的配送方案,使得总代价最小。
1.约束条件(1)所有节点之间都有路线相通。
(2)各救灾点与各受灾地点、各受灾地点之间的运输距离作为已知量。
(3)每个受灾地点对救灾物资的需求是必须在规定时间送到。
基于蚁群算法的物流优化策略
基于蚁群算法的物流优化策略随着物流行业的迅速发展和物流需求的不断增加，如何优化物流运输成本、提高物流运输效率成为了物流行业和相关企业关注的重要问题。
而基于蚁群算法的物流优化策略，成为了一种很好的解决方案。
本文将针对基于蚁群算法的物流优化策略进行详细介绍。
一、蚁群算法的简介蚁群算法是由比利时学者马可·多雷内（Marco Dorigo）于1992年提出的一种模拟蚂蚁寻找食物的行为而开发出来的一种群体智能算法。
在现实中，蚂蚁寻找食物时会释放一种信息素，其他蚂蚁通过感知该信息素，并且在寻找食物的过程中优先选择信息素浓度更高的路径，从而形成了一种群体智能的行为。
蚁群算法就是模拟这一过程，通过多个“蚂蚁”在搜索空间中的轨迹上释放信息素并感知其他蚂蚁释放的信息素，最终实现了在复杂问题中的全局最优搜索。
蚁群算法最初是用于解决组合优化问题的，它的主要特点是具有较好的鲁棒性、并行性和自适应性。
在物流领域，由于其良好的搜索性能和并行性，蚁群算法被引入到物流优化中，可以用于解决物流路径规划、车辆调度、货物配送等问题，提高物流运输效率和降低物流成本。
下面我们将详细介绍基于蚁群算法的物流优化策略的应用。
二、基于蚁群算法的物流路径规划物流路径规划是指在物流配送中确定各个配送点之间的最优路径，使得物流分担最小、运输成本最低、配送效率最高。
而传统的路径规划方法可能会出现因为规模较大、实时性要求高等问题而无法满足实际需求。
基于蚁群算法的物流路径规划可以很好地解决这一问题。
蚁群算法在路径规划中的作用是模拟蚂蚁在寻找食物的过程中释放信息素、感知信息素并最终形成最优路径的过程。
在物流路径规划中，每个“蚂蚁”都代表一个配送车辆，它们在不同的配送点之间搜索最优路径，并释放信息素。
其他“蚂蚁”在寻找最优路径的过程中会感知信息素的浓度，并选择信息素浓度更高的路径。
通过多轮迭代搜索和信息素更新，最终可以得到最优的物流路径规划方案。
基于蚁群算法的物流路径规划可以充分考虑到多个配送点之间的距离、交通状况、货物重量等多个因素，找到最优的配送路径。
蚁群算法在物流调度中的应用
蚁群算法在物流调度中的应用蚁群算法在物流调度中的应用随着全球化和电子商务的发展，物流行业也在不断壮大。
为了满足客户的需求，物流企业需要根据客户的需求进行高效的物流调度，降低成本，提高效率。
而蚁群算法作为一种优化算法，在物流调度中也得到了广泛的应用。
一、蚁群算法的原理蚁群算法是一种模拟蚂蚁在寻找食物时的行为，通过模拟蚂蚁的信息素沉积和信息素挥发来寻找最优解。
蚂蚁在行走的时候会释放信息素，其他蚂蚁会通过信息素的浓度来判断哪条路径更优。
当一条路径的信息素浓度较高时，其他蚂蚁就会沿着这条路径前进，从而加强了这条路径的信息素浓度。
这种行为会不断持续下去，直到找到最优解。
二、蚁群算法在物流调度中的应用在物流调度中，蚁群算法可以用来寻找最优的物流路径和运输计划。
下面以一家物流企业为例，介绍蚁群算法在物流调度中的具体应用。
1.收集数据物流企业首先需要收集相关数据，例如货物的重量、数量、尺寸、目的地等信息，以及车辆的数量、载重、速度等信息。
2.建立模型根据收集到的数据，物流企业需要建立一个物流调度模型。
模型中需要包括物流路径、车辆数量、运输计划等信息。
3.应用蚁群算法将蚁群算法应用于物流调度模型中，通过模拟蚂蚁在寻找最优路径时的行为，来寻找最优的物流路径和运输计划。
通过蚁群算法得到最优的物流路径和运输计划后，物流企业需要进行优化。
例如，对于一些路线和计划进行调整，以达到更高的效率和更低的成本。
三、蚁群算法在物流调度中的优势1.高效性蚁群算法能够在大量的数据中寻找最优解，比传统的算法更加高效。
在物流调度中，可以快速地找到最优的物流路径和运输计划，从而提高效率，降低成本。
2.适应性蚁群算法具有一定的自适应性，能够根据环境的变化自动调整搜索策略。
在物流调度中，可以适应不同的物流需求和不同的运输计划。
3.可并行性蚁群算法可以进行并行计算，这样可以缩短计算时间，提高效率。
在物流调度中，可以同时计算多个物流路径和运输计划，从而更快地得到最优解。
基于改进混合蚁群算法的物流配送路径优化研究
基于改进混合蚁群算法的物流配送路径优化研究1. 引言1.1 背景介绍物流配送是现代社会中不可或缺的重要环节，随着电子商务的兴起和物流需求的增加，物流配送的效率和成本已经成为企业和个人关注的焦点。
传统的物流配送路径规划方法存在着路径较长、成本较高、效率较低等问题，因此急需一种高效、智能的优化方法来解决这些问题。
蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为而提出的启发式算法，其具有全局搜索能力和分布式计算能力，能够有效地解决组合优化问题。
传统的蚁群算法在处理物流配送路径优化问题时容易陷入局部最优解，导致路径规划结果并不是最优的。
基于改进混合蚁群算法的物流配送路径优化研究具有重要的实际意义。
通过引入多种优化策略和算子，可以有效提高算法的全局搜索能力和收敛速度，从而得到更优的路径规划结果。
本文将研究混合蚁群算法在物流配送路径优化中的应用，提出改进的混合蚁群算法，并通过实验验证其有效性，为提高物流配送效率和降低成本提供技术支持。
1.2 研究意义物流配送是现代社会经济运作的重要环节，其效率和成本直接影响到企业的运营和客户的满意度。
针对物流配送路径优化问题，传统的优化算法存在着局限性，难以充分考虑到复杂的实际情况。
基于改进混合蚁群算法的物流配送路径优化研究具有重要的意义。
改进的混合蚁群算法通过引入新的启发式信息和更新策略，对传统的混合蚁群算法进行了优化和改进。
这种改进能够提高算法的搜索速度和收敛性，进一步提高物流配送路径的优化效果。
本文旨在研究基于改进混合蚁群算法的物流配送路径优化方法，旨在提高物流配送的效率和降低成本，具有重要的实际意义和实用价值。
1.3 研究现状目前，物流配送路径优化领域已经引起了广泛的关注和研究。
传统的物流配送路径规划方法多依赖于人工经验和规则，效率低下并且难以适应复杂多变的现实环境。
基于智能算法的路径优化方法逐渐受到重视。
近年来，研究者们提出了各种改进的蚁群算法，如混合蚁群算法，通过引入其他算法的思想和技术，使得算法具有更好的收敛速度和搜索能力。
基于蚁群算法的物流车辆路径优化问题的研究
CVRP的数学模型
(1) (2) (3) (4) (5) (6) k：第k辆车 ：运输车辆的数量 ：车辆k所走的路径的集合
带时间窗的车辆路径问题VRPTW
在很多时候，会要求在一定时间范围内到达顾客点(当然有时配送中心也有时间范围限制)，否则将因停车等待或配送延迟而产生损失。比较而言，时间窗VRP除了必须实现经典 VRP 的要求，还要考虑访问时间的限制，这样才能找到合理方案。
二下标车辆流方程
Laporte提出了用以求解对称的一般VRP问题,结合了爬山法的思想,核心依然是线性规划。
禁忌搜索算法
由Glover在1986年提出，是一种全局逐步寻优算法,此算法采用禁忌搜索表纪录已达到过的局部最优点,在下一次搜索中对于禁忌表中的节点有选择或是不再选择，以此来避免陷入局部最优解。Gendrean最先用此法解决VRP问题
1996年,Macro Dorigo等人在《IEEE系统、人、控制论汇刊》上发表了”Ant system:optimization by a colony of cooperating agents”一文，系统地阐述了蚁群算法的基本原理和数学模型，蚁群算法逐渐引起了世界许多国家研究者的关注，其应用领域也得到了迅速拓宽。
每次迭代的最短距离与平均距离对比图
结果对比
原文
算法实现
PART-01
CVRP问题及求解
CVRP 问题的蚁群算法实现
VRP 与 TSP 蚁群算法的区别
子路径构造过程的区别 在TSP 中，每只蚂蚁均要经过所有结点，而在VRP 中，每只蚂蚁并不需要遍历所有结点。
2
allowedk 的区别在TSP中，蚂蚁转移时只需考虑路径的距离和信息浓度即可，但在VRP中，蚂蚁转移时不但要考虑上述因素，还需要考虑车辆容量的限制。 这一差异在算法中的具体体现就是allowedk 的确定问题。
基于改进蚁群算法的物流配送路径优化
目录第一章第一章绪论 (3)1.1研究背景 (3)1.2 本文研究目的和意义 (4)1.2.1本文研究目的 (4)1.2.2本文研究的意义 (5)1.3本论文的主要工作 (6)第二章路径优化研究现状与分析 (7)2.1研究现状 (7)2.2研究方法 (8)第三章各种智能优化算法介绍 (8)3.1 智能优化算法 (8)3.1.1禁忌搜索算法 (9)3.1.2 模拟退火算法 (9)3.1.3遗传算法 (10)3.1.4 粒子群优化算法 (10)3.1.5 神经网络算法 (11)第四章基于蚁群算法—系统开发基本思想 (11)4.1物流配送的问题描述 (11)4.2数学模型的建立 (12)4.3约束条件 (13)4.4优化目标 (13)4.5优化配送路线的蚁群算法 (14)4.5.1基本思想 (14)4.5.2 算法实现 (14)4.6TSP问题概述 (16)4.7基于蚁群算法求解旅行商问题（TSP）的基本流程 (16)4.8 VRP相关问题论述 (19)第五章蚁群算法的改进 (20)5.1问题描述 (20)5.2最大最小蚁群算法 (20)5.3蚁群算法的其他改进策略 (22)第六章软件实现 (25)6.1 功能要求 (25)6.2总体设计 (25)6.3 软件架构 (26)6.4 测试文档 (26)第七章总结语 (27)参考文献 (29)摘要：本文所要探讨的物流配送路径优化问题，是基于改进蚁群算法的物流最优路径选择系统，算法实际上是正反馈原理和启发式算法相结合的一种算法。
该软件采用C++语言编写，用Qt做界面，可在Win7下运行。
在选择路径时，蚂蚁利用了路径上的信息素，不断叠加，最终产生最优路径。
本系统提供给合乎用户需求的优化路径策略，如路径最短、时间最短等进行配送路线规划方案。
结合网上已有资源及多次实验计算，从而证明合理的使用蚁群算法进行路径线路，能够高效、快速的得到问题的最优解或接近最优解。
关键词：基本蚁群算法；最大最小蚁群算法；物流配送；蚁群系统；路径优化；第一章绪论1.1研究背景在美国，物流产业链被人们形象地比作“尚未开发的价值400亿美元的金矿"。
基于蚁群算法的应急物资运输路径优化
基于蚁群算法的应急物资运输路径优化杨菊花;朱昌锋;田志强【摘要】由于各种自然灾害和公共卫生事件频发,世界各国加大了对应急物资的采购、存储和调运方案的研究,旨在建立高效的救援物流系统.结合以往文献中有关应急状态下物资运输的模型和非常规物流中车辆运输的特殊性,运用多式联运和路网的脆弱性理论,建立应急物资全程调拨时运输方式和路径选择问题的综合模型,设计改进的蚁群算法,结合算例说明当运输路径及其流量发生改变时应急物资运输路径的变化情况.%Because of frequent occurrence of natural disasters and public health events, study on the purchasing, storage and allocation plan for emergency materials was enforced all over the world, which aims at establishing high efficient rescue logistic system. Referring to material transportation models in emergent state and the specialty of vehicle transportation in irregular logistics which were proposed in many papers, multimodal transportation theory and network vulnerability theory were applied to establish compositive model of transport mode and path selection for the whole course allocation of emergency materials. The modified ant colony algorithm was designed which combines with an example to explain the change conditions according to the change of transport path and its flow.【期刊名称】《铁道科学与工程学报》【年(卷),期】2012(009)006【总页数】5页(P90-94)【关键词】应急物资;运输路径;多式联运;路网脆弱性;蚁群算法【作者】杨菊花;朱昌锋;田志强【作者单位】兰州交通大学交通运输学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学交通运输学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学交通运输学院,甘肃兰州730070【正文语种】中文【中图分类】U116.2地震、火灾、流行性传染病等突发事件的频发，给人民群众生命财产和社会安全造成极大的危害。
基于混沌蚁群算法的应急物流路径优化算法
数量 ， ＝ ｍ
ｉ ＝１
路 ｉ上 的信 息 素量 ，＝０时各 条 路径 上 的信 息 量强 度 ｊ ｔ 相等 ， 即 （ ） （ 为 常数 ） ０ ＝Ｃ Ｃ 。
随着 时间的推移 ， 新的信息素加进来 ， 旧的信息 素挥发 ， Ｐ表示全局信息素的挥发 因子 ，一般取值为 『，） ， ０ １ 决定信息素挥发的快慢。 当所有蚂蚁完成一次
法作为一种新型的搜索性算法 ， 其基本思想是将混沌 变 量从 混 沌 空 间映 射 到解 空 间 ， 然后 利 用混 沌 变量 具
有遍 历 性 、 随机性 和规 律性 的特 点进 行搜 索ｌ ３ ｌ 。 本 文采用 混 沌蚁 群算 法 ｃａｓ ｎ ｌｎ ｐｉｉ — ｈｏ ｔｏｏｙ ｔ ｚ ａ ｃ ｏ ｍ ａ ｔ ｎ简 称 Ｃ Ｃ 来 解 决 医疗 器 械 应 急 物 流 配送 路 径 ｉ ， ｏ Ａ Ｏ） 优 化 问题 ， 通 过仿 真验证 了算 法 的有效 性 。 并
第 ２ ９卷
第 ３期
中 国 民 航 大 学 学 报
Ｊ ｏＵＲＮＡＬ ｏＦ ＶＩ ＡＶＩ ＣＩ Ｌ ＡＴＩ ＯＮ ＵＮＩ ＶＥＲＳ Ｔ ０Ｆ Ｉ Ｙ ＣＨＩ ＮＡ
Ｖｏ ．９ Ｎｏ３ １ ． ２
２ １ 年 ６月 ０１
Ｊｎ ２ １ ｕｅ ０ｌ
基 于 混沌 蚁群 算 法 的应 急 物流 路 径 优化 算 法
弱。蚂蚁根据信息素 的强度做出对较 优解 的判断选 择 ，蚁群的群体行为表现 出一种信息正反馈现象 ， 即
后 面 的蚂 蚁 会 根 据 前 面 蚂 蚁 所 释放 的信 息 素选 择 下
一
趋 向于访问具有较高信息素强度值的路径。已经去过 的城 市放 入 ｔｂ ， ａｕ 中 当所 有 蚂蚁 完 成 了一 次巡 回后 ，
基于改进混合蚁群算法的物流配送路径优化研究
基于改进混合蚁群算法的物流配送路径优化研究作者：王海李雪芹孙玲玲来源：《今日财富》2019年第15期随着社会经济的不断发展，国家之间综合国力的较量，以及企业之间竞争力的较量，逐渐成为时代发展下的必然趋势，而在大到国家之间小到企业之间的较量，都与物流行业的发展，物流水平的高低有着直接得密切地联系。
现代物流企业的营运发展不仅仅是应召了时代发展下的需求，同時也是维系着人们日常生活的有效进展以及相关企业的经营活动的正常开展。
如何有效提高物流水平，优化物流配送路径，找出更加利于企业经营发展的道路成为了更多企业所需要思考的问题，故，本文主要就基于改进混合蚁群算法的物流配送路径进行优化性研究。
就我国目前经济稳步提升的发展状况来看，在其中占据半壁江山的物流行业对经济的发展有着举足轻重的作用，现代物流行业在整个国民经济中起着支柱性作用，且所跨领域范围宽广。
以此，现代物流经济不再只是单纯的增值性经济活动，同时也是与社会生态环境紧密联系的经济活动，就物流行业下物流经济的重要性来看，如何节约物流成本，找到最优物流配送方案是时代发展下的新课题，而蚁群算法原型本身就是一个寻找最短路径的模型，固本文主要就改进混合蚁群算法来对物流配送的路径进行优化。
一、蚁群算法在物流配送模型上的应用明确蚂蚁算法在物流配送中的运用以及对应关系，对其在实际配送路径的选择上有着积极的影响作用。
将蚂蚁群算法中的各个元素同物流配送模型下各要素对应起来是实现路径优化选择的前提准备。
首先需要明确蚂蚁在物流配送模型中代表的是负责配送的车辆，而目的地表示的就是模流配送的终点，路径的对应关系，所体现的是客户同物流配送之间的实际距离。
二、改进混合蚁群算法优化对物流配送路径方案（一）促进蚁群算法同遗传算法的互补性蚁群算法在物流行业中的运用，来源于对蚁群从窝巢出发寻找食物在沿途过程中通过留下的信息素的浓度，以及其路径上的分布情况进行分析，最终找出最优路径以供后来者的参考，再不断地重新对路径的选择中根据遗留下来的信息素的判断，不断加强该路径上蚂蚁信息素的浓度，以较快的速度构成最优解。
基于改进蚁群算法的物流配送路径优化
基于改进蚁群算法的物流配送路径优化1童若锋2张维泽许星董金祥（浙江大学人工智能研究所，杭州310027）摘要：本文建立了带约束条件的物流配送问题的数学模型，运用蚁群算法解决物流配送路径优化问题，并将遗传算法的复制、交叉、变异等遗传算子引入蚁群算法，同时改进信息素的更新方式、客户点选择策略，以提高算法的收敛速度和全局搜索能力。
经过多次实验和计算，证明了用改进的蚁群算法优化物流配送线路，可以有效而快速地求得问题的最优解或近似最优解。
关键词：物流配送；路径优化；蚁群算法；蚁群系统Optimizing Logistic Distribution Routing ProblemBased on Improved Ant Colony AlgorithmRuoFeng Tong, Weize Zhang, Xing Xu, Jinxiang Dong(Institute of Artificial Intelligence, ZheJiang University, HangZhou 310027)Abstract: After constructing the expressions of the constraints in logistic distribution and building the mathematical model, this paper proposes an improved ant colony algorithm to solve distribution problem. Several genetic operators such as crossover and mutation are inducted into the ant colony algorithm, and pheromone updating strategy is ameliorated to improve the efficiency. The result of experiments demonstrates that the optimal or nearly optimal solutions to the logistic distribution routing can be quickly obtained by improved ant colony algorithm.Key words:logistic distribution; optimizing routing; ant colony algorithm (ACA); ant system (AS)1项目基金：本文受国家重点基础研究发展规划（973）项目（2002CB312106）和浙江省重大科技攻关项目（2005C13023）支持2作者简介：童若锋（1969.4-），男（汉族），浙江金华人，教授，博士，主要研究方向为CAD&CG等。
基于蚁群算法的物流优化策略
基于蚁群算法的物流优化策略【摘要】本文探讨了基于蚁群算法的物流优化策略。
首先介绍了蚁群算法的基本原理，然后提出了物流优化问题，并详细讨论了基于蚁群算法的物流路径规划、车辆调度优化以及仓库选址优化。
通过这些方法，可以有效提高物流运输效率和降低成本。
在结论部分总结了基于蚁群算法的物流优化策略的优点和局限性，并提出了未来研究方向，为进一步深入研究和应用蚁群算法在物流领域提供了参考。
基于蚁群算法的物流优化策略在当前的物流行业具有广阔的应用前景，有望成为未来物流管理的重要工具。
【关键词】蚁群算法、物流优化、路径规划、车辆调度、仓库选址、策略总结、未来研究方向1. 引言1.1 研究背景在当今社会，物流业已成为推动经济发展的重要力量之一。
随着全球化的不断深入和电子商务的快速发展，物流行业面临着越来越复杂的挑战。
如何提高物流效率、降低成本、优化资源利用成为了物流企业亟需解决的问题。
本文将深入探讨基于蚁群算法的物流优化策略，希望能为物流行业的发展提供一定的借鉴和参考。
通过研究蚁群算法在物流领域的应用，可以为实际物流运作提供更高效、更智能的解决方案，推动物流业向更加智能化、高效化的方向发展。
1.2 研究意义研究基于蚁群算法的物流优化策略具有重要的意义。
通过优化物流路径规划，可以减少运输成本和时间，提高物流效率，从而提升企业的竞争力。
通过优化车辆调度，可以降低能源消耗，减少空载率，减轻道路交通压力，同时提高货物送达时效和客户满意度。
而基于蚁群算法的仓库选址优化能够有效地选择最佳的仓库位置，减少运输距离和成本，提高仓储效率。
研究基于蚁群算法的物流优化策略对于提升物流行业的管理水平、降低企业成本、增强市场竞争力具有重要的实践意义和应用前景。
2. 正文2.1 蚁群算法的基本原理蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的启发式优化算法。
该算法源自瑞士的数学家、生物学家克劳德·沃德尔（Claude Wardell）和贝尔研究实验室的赫茨尔·赫隆。
基于蚁群算法的应急救援最优路径研究
基于蚁群算法的应急救援最优路径研究一、本文概述随着社会的发展和城市化进程的加快，各种突发事件和灾害频发，如地震、火灾、洪水等自然灾害，以及化学泄漏、交通事故等人为事故。
这些事件不仅威胁着人们的生命安全，也给社会带来巨大的经济损失。
因此，如何快速、有效地进行应急救援成为了社会关注的重点。
在众多应急救援措施中，如何快速找到最优路径，以便救援队伍能够尽快到达事故现场，对于减少灾害损失、保障人民生命安全具有重要意义。
本文旨在研究基于蚁群算法的应急救援最优路径问题。
蚁群算法作为一种模拟自然界蚁群觅食行为的优化算法，具有全局搜索能力强、易于实现等优点，在解决路径优化问题中表现出良好的性能。
本文将蚁群算法应用于应急救援路径优化中，通过构建合理的数学模型和算法流程，实现救援路径的最优选择。
本文将对蚁群算法的基本原理和特点进行介绍，为后续研究奠定理论基础。
结合应急救援的实际情况，构建应急救援路径优化问题的数学模型，包括救援队伍的行动约束、救援时间限制等因素。
然后，设计基于蚁群算法的应急救援路径优化算法，并对其进行仿真实验验证。
根据实验结果分析算法的性能和优越性，为实际应急救援工作提供有益的参考和借鉴。
通过本文的研究，期望能够为应急救援路径优化问题提供一种有效的解决方案，提高救援效率，减少灾害损失，为保障人民生命财产安全提供有力支持。
也希望本文的研究能够为蚁群算法在其他领域的应用提供有益的启示和借鉴。
二、蚁群算法概述蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法，由意大利学者Dorigo等人于1991年首次提出。
该算法通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中释放并跟随信息素的行为，解决了一系列组合优化问题，如旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP）等。
蚁群算法的核心思想在于利用信息素的正反馈和负反馈机制来寻找最优路径。
在蚂蚁觅食的过程中，它们会在经过的路径上留下信息素，后续蚂蚁在选择路径时会倾向于选择信息素浓度较高的路径。
交通应急调度系统的蚁群算法优化设计
交通应急调度系统的蚁群算法优化设计刘长鹤邵清亮李明沂曹云淏余冬摘要：随着公路建设规模的不断扩大和交通量的不断增加，汽车碰撞、追尾等交通事故的发生频率也随之增加。
因此，在发生各种事故后，运输部门应及时进行任务分配和应急物资运输路线规划。
针对蚁群算法在传统调度系统中的不足，本文提出的系统通过适当改变信息素挥发因子，加快收敛到染色体最优解的速度，建立了蚁群自适应优化算法，利用优化算法求解规划模型。
结果表明，该算法的收敛速度和优化结果均优于传统的蚁群算法。
关键词：智能交通系统;蚁群算法;信息素因子;应急管理：X928 ：A0 引言层出不穷的交通事件和不可抗力灾害是造成交通网络各种拥堵的关键原因，将对城市乃至全国的经济建设和服务效率造成巨大损失。
因此，科学地运用蚁群算法对城市交通进行引导和分类，是有效减少交通事故、灾害、资源运输等事件的有效方法。
交通调度问题[1]（Traffic Scheduling Problem，TSP）是1959年由Dantzig 和Ramser提出。
TSP具有较高的实用性和广泛的应用。
但是，TSP没有使用大规模的邻域搜索技术，对于多目标车辆计数调度，响应速度慢，调度周期长，容易受到一系列条件的限制。
其蚁群算法与动态搜索算法无关，不具备将动态车辆调度问题转化为一系列静态车辆调度问题的能力，也不足以达到有效的收敛速度。
本文提出的自适應蚁群优化算法动态调整调度路径中散发的信息素，适当增大随机选择的概率，进一步完善搜索解空间，克服了传统蚁群算法的缺点，加快了收敛速度。
避免给国民经济建设和服务效率造成巨大损失。
因此，科学地运用蚁群算法对城市交通进行引导和分类，是有效减少交通事故、灾害、资源运输等事件的有效方法。
1 传统蚁群算法传统蚁群算法[2]是一种模拟自然界蚂蚁搜索路径的启发式算法。
该算法不受限于特定的数学描述。
该算法拥有全局优化、高并行性、强鲁棒性、短求解时间、便于计算机仿真等优点。
它包含蚁群算法、最优排序蚁群算法、极大值蚁群算法、自适应蚁群算法等。
物流配送路径优化问题求解的量子蚁群算法
物流配送路径优化问题求解的量子蚁群算法
量子蚁群算法是一种基于量子计算和蚁群算法的新型优化算法，可以应用于物流配送路径优化问题。
物流配送路径优化问题是一个复杂的组合优化问题，目的是找到一条最短的路径，使得从起点到终点的运输成本最小化。
量子蚁群算法通过将传统蚁群算法中的概率转移矩阵替换为量子门，使得算法在搜索空间中具有更好的探索和利用能力。
同时，量子蚁群算法还引入了量子比特来增加算法的搜索空间，从而可以更快地找到最优解。
在物流配送路径优化问题中，量子蚁群算法可以通过构建一个蚂蚁模型来模拟蚂蚁在路径上的行为，并使用量子蚁群算法进行路径搜索。
算法可以在保证每个物流配送点都得到服务的前提下，找到最优路径，从而优化物流配送效率和成本。
与传统的优化算法相比，量子蚁群算法具有更高的精度和更快的收敛速度。
在实际应用中，量子蚁群算法已经被广泛应用于物流配送、车辆路径规划、航空航天等领域，取得了很好的效果。
综上所述，量子蚁群算法是一种非常有效的优化算法，在物流配送路径优化问题中具有广泛的应用前景。
基于混沌蚁群算法的应急救援车辆调度优化
混沌蚁群算法概述
混沌蚁群算法是一种基于自然界中蚂蚁觅食行为的启发式优化算法。蚂蚁在 寻找食物过程中，会在路径上留下信息素，其他蚂蚁会根据信息素的强度选择路 径。在混沌蚁群算法中，每个蚂蚁的行为受到混沌理论的支配，从而使得算法具 有更好的鲁棒性和全局搜索能力。该算法在求解复杂优化问题，尤其是应急救援 车辆调度问题方面具有较大潜力。
文献综述
蚁群算法是一种通过模拟蚂蚁寻找食物过程中的行为来求解优化问题的算法。 在车辆调度问题中，蚁群算法可以用来寻找最优的车辆路径，使得车辆行驶总距 离最短。然而，标准的蚁群算法在处理动态车辆调度问题时存在一些局限性，如 信息素更新不及时、算法收敛速度慢等。因此，许多学者对蚁群算法进行了改进， 以提高其在动态车辆调度问题中的性能。
2、设置参数：根据实际需求，设置蚁群算法的参数，如信息素挥发速率、 信息素强度等。
3、路径规划：利用蚁群算法进行路径规划，通过模拟蚂蚁的觅食行为，寻 找最优路径。
Байду номын сангаас
4、数据采集：收集实际应急救援过程中的数据，包括救援时间、救援资源 使用情况等。
研究结果
通过对比实验，本研究发现蚁群算法在应急救援最优路径规划中具有以下优 势：
研究问题和假设
本研究的核心问题是：在应急救援中，如何利用蚁群算法寻找最优路径？为 此，我们提出以下假设：蚁群算法能够对应急救援路径进行优化，提高救援效率。
研究方法
本研究采用蚁群算法进行应急救援最优路径规划。具体流程如下：
1、建立救援路径图：根据实际救援环境，建立救援路径图，包括道路、障 碍物等相关信息。
应急救援车辆调度优化
基于混沌蚁群算法的应急救援车辆调度优化主要分为以下几个步骤：
1、建立应急救援车辆调度优化模型：首先需要确定优化目标，如最小化救 援时间、最大化救援覆盖面积等。然后根据实际情况建立数学模型，如整数规划 模型、图论模型等。
混沌扰动模拟退火蚁群算法低碳物流路径优化
混沌扰动模拟退火蚁群算法低碳物流路径优化张立毅;王迎;费腾;周修飞【摘要】Low carbon logistics is a hot research subjects of logistics routing problem currently and an important application direction of swarm intelligence optimization algorithm. Concerning the method to measure the carbon emissions in logistics distribution, a low carbon logistics routing optimization model is established, which aimed at the less cost of carbon emissions and based on Vehicle Routing Problem(VRP). To avoid stagnation and premature phenomenon, the simulated annealing ant colony algorithm with chaotic disturbance is proposed to solve the low carbon logistics routing optimization model. The chaotic system and the simulated annealing method are introduced to the ant colony algorithm, which increases the global searching ability and improves the solving efficiency. Simulation and comparison results show that the simulated annealing ant colony algorithm with chaotic disturbance gets a more satisfactory optimization result compared with ant colony algorithm, so this algorithm is effective and reasonable.%低碳物流是目前物流配送领域的热点研究课题，也是群体智能优化算法的重要应用方向。
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应急医疗器械物流是指在突发事件发生后， 以向 受灾点提供所需的医疗器械为目的， 以时间最短化和 配送效率最大化为目标的一种特殊物流。应急医疗器 械物流不同于普通的物流， 以时间最少为目标 。因为 在突发事件后， 时间就是生命， 到达受灾点的时间越 早， 生命财产损失就越少。 蚁群算法是一种仿生学算法，由意大利学者 M.Dorigo 等 [1]提出， 具有并行性 、 正反馈 、 鲁棒性等特 点， 适用于求解复杂的组合优化问题， 已广泛应用于 求解旅行商问题、 分配问题、 job-shop 调度问题等， 取 得了较好的效果。混沌是非线性动力学系统在一定条 件下所表现的一种运动形式， 是系统处于非平衡过程 中所呈现的随机行为， 产生混沌的机制往往又是简单 的非线性， 是丝毫不带随机因素的固定规则[2]。混沌算
m
△τ（ ）= Σ△τij （t ） ij t
k=1
k
（2 ）
式中： △τ（ ） 表示本次周游中路径 ij 上的信息素增量， ij t ） = 0； △τ ij（t ） 表示第 k 只蚂蚁在 设初始时刻的 △τ（ ij 0 其值视蚂蚁表 周游过程中释放在路径 ij 上的信息素， 现的优劣程度而定。路径越短释放的信息素就越多。
关键词 ： 应急物流 ； 路径优化 ； 蚁群算法 ； 混沌扰动 ； 医疗器械 中图分类号 ： TP18 文献标识码 ： A 文章编号 ： 1674－5590 （2011 ）03－0061－04
Application in Medical Device Emergency Logistics Distribution Routing Optimization Based on Chaos Ant Colony Optimization
若 j∈allowed
Pij =
k
Σ
（4 ）
Σφ
k=1 n i=1
ik
=1 = φjk
0 其他 其中： allowedk =（1， 2， ..n ） - tabuk 表示蚂蚁 k 当前能 选择的城市集合； tabu（ 2， …， m ） 表示蚂蚁 k 的 k k = 1， 禁忌表， 记录蚂蚁 k 已经经过的城市， 用来说明人工 蚂蚁的记忆性； η（ ） 为启发函数， 表示由城市 i 转移到 ij t 一般取 η（ ）= 1/dij； α 为路径上 ij 城市 j 的期望程度， ij t 残留信息的重要程度； β 为启发信息的重要程度。 蚁群算法的基本运行过程： m 只蚂蚁同时从某个 wijk =
k △τij（ t ）= k
其他 式中： Q 为常数； Lk 表示本次周游第 k 只蚂蚁所形成 移概率 Pij 为
∈ ∈ ij ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ s∈allowed k ∈ ∈ ∈ ∈ ∈
Σ 0
Q/Lk 若第 k 只蚂蚁在本次周游中经过路径 ij
（3 ）
min t = ΣΣΣtij wijk + ΣΣτi πij
1 基本蚁群算法
1.1 蚁群算法的原理 在自然界中， 蚂蚁总是能够找到洞穴与食物之间 的最短距离。生物学家经过研究发现， 蚂蚁利用一种 称为信息素 （pheromone ） 的化学物质作为媒介来进行 间接的信息传递， 在寻找食物过程中， 会在其经过的
基金项目 ： 山西省软科学研究项目 （2010041077-3 ）
作者简介 ： 张立毅 （1963— ） ， 男， 山西忻州人， 博士， 教授， 研究方向为智能计算与信息处理.
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中国民航大学学报
2011 年 6 月
路径上释放这种化学物质， 且能够感知到信息素的强 弱 。 蚂蚁根据信息素的强度做出对较优解的判断选 择，蚁群的群体行为表现出一种信息正反馈现象， 即 后面的蚂蚁会根据前面蚂蚁所释放的信息素选择下 一条路径。一条路径上的信息素越高， 表明通过的蚂 蚁越多， 被选择的次数就越多， 即该路径的性能就好， 从而导致后来蚂蚁选择该条路径的概率增加。 蚁群算法的模型 设有 n 座城市，任意两座城市 i、 j 之间的距离为 d（ j = 1， 2， …， n ） ， b （ ） 表示 t 时刻位于城市 i 的蚂蚁 ij i， i t 1.2
第 29 卷 第 3 期 2011 年 6 月
中 国 民 航 大 学 学 报
JOURNAL OF CIVIL AVIATION UNIVERSITY OF CHINA
Vol.29 No.3 June 2011
基于混沌蚁群算法的应急物流路径优化算法
张立毅 1， 费 腾 1， 刘 婷 1， 张 锦2
（1. 天津商业大学信息工程学院， 天津 300134； 2. 山西医科大学第一医院设备处， 太原 030023 ）
n n l n l
路 ij 上的信息素量， t = 0 时各条路径上的信息量强度 相等， 即 τ（ ）= C （C为常数 ） 。 ij 0 随着时间的推移， 新的信息素加进来， 旧的信息 素挥发， ρ 表示全局信息素的挥发因子，一般取值为 [4] [0， 1 ）， 决定信息素挥发的快慢。 当所有蚂蚁完成一次 周游后， 各条路径上的信息素为 τ（ ）=（1 - ρ ） τ（ ）+ △τ（ ） （1 ） ij t + 1 ij t ij t
i=1 j=1 k=1 i=1 k=1
（5 ）
的回路长度。蚂蚁 k 在周游时由城市 i 向城市 j 的转
k
s.t. tij = dij /v
n
（6 ） （7 ） （8 ） （9 ） （10 ） （11 ） （12 ） （13 ）
Σq φ
i i=1 l
k
ik
≤Q
[τ （t ） ]α · [ηij （t ） ]β [τ（ ） ]α · [η（ ） ]β is t is t
ZHANG Li-yi1，FEI Teng1，LIU Ting1，ZHANG Jin2
（1. School of Information Engineering ，Tianjin University of Commerce ，Tianjin 300134 ， China；
2. Office of Equipment，First Hospital of Shanxi University of Medicine ，Taiyuan 030023，China） Abstract：In this paper， so as to medical equipment emergency logistics distribution as the research object and the lowest delivery time of research objectives ， mathematical model of medical device emergency logistics distribution routing optimization was established. Chaos ant colony optimization was used for solving the model， and steps are given for solving. Experiments simulation shows that chaos ant colony optimization is better than the ant colony optimization in the quality of optimization ， effectively reduce the response distribution time ， and improve the efficiency of delivery in medical equipment emergency logistics. Key words：emergency logistics ； routing optimization ； ant colony optimization ； chaos disturbance ； medical device
数量， m = Σ b（ ） 为蚂蚁的总数， τ（ ） 表示 t 时刻支 i t ij t
i=1
问题描述 运输车辆从单一的医疗器械应急配送中心出发， 依次对多个需求点进行应急配送服务， 要求每个需求 点有且仅有一辆车辆通过， 由于应急车辆是从各地调 配到应急配送中心的，因此车辆在完成配送任务后， 车辆不必再回到医疗器械应急配送中心。该问题求解 的目标是寻求经过医疗器械需求点的先后次序， 用以 求得运行时间最小化。 医疗器械应急物流配送路径优化模型 为了方便模型建立， 对医疗器械应急物流配送路 径优化问题作如下假设： 2.2 1 ） 救援中心的车辆属于同种车型， 在配送中不考 虑最大行驶距离及是否出现故障； 2 ） 考虑车辆载重时， 物资的体积不作考虑； 3） 所有受灾点以及受灾点与救援中心之间都存 在直线连接线路； 4 ） 所有道路条件都是理想的， 不考虑其对车辆速 度的影响。 在此假设下， 建立使配送时间最短的数学模型为
收稿日期 ： 2010-06-20 ； 修回日期 ：2010-10-26
法作为一种新型的搜索性算法， 其基本思想是将混沌 变量从混沌空间映射到解空间， 然后利用混沌变量具 随机性和规律性的特点进行搜索[3]。 有遍历性、 本文采用混沌蚁群算法 （chaos ant colony optimiza－ tion， 简称 CACO ） 来解决医疗器械应急物流配送路径 优化问题， 并通过仿真验证了算法的有效性。
摘
要 ： 以医疗器械应急物流配送为研究对象 ， 以配送时间最短为研究目标 ， 建立了医疗器械 应 急 物 流 配 送 路 径 优 化的数学模型 ， 并将混沌蚁群算法用于模型求解 ， 给出了求解步骤 。 经计算机仿真表明 ， 与基本蚁群算法相 比 ， 混沌蚁群算法优化质量明显改善 ， 有效缩短了应急配送时间 ， 提高了医疗器械应急物流的配送效率 。
n