基于改进蚁群算法的低碳物流配送中心优化选址系统设计
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在本地数据库的选择上，本文选择了功能性和适用 性较好的 MySQL 通用数据库。数据库通过 ASP 组件与 云系统连接，实现路径变更基础数据的传输和存储。数 据库表单的设计可以根据实际需要自由调整，如增加用 户 基 本 信 息 表 、位 置 信 息 表 、路 径 信 息 表 、地 图 信 息 表 等 ，每 个 表 单 中 的 具 体 项 目 也 可 以 同 步 调 整 ，具 有 较 大 的灵活性。
收稿日期：2020⁃11⁃13
修回日期：2020⁃12⁃04
基金项目：新乡市政府决策研究招标课题：新乡交通运输业绿色低碳发展研究（B18012）；河南省高校人文社会科学研究资助性计划项目
（2021⁃ZZJH⁃074）；新乡市软科学课低碳物流配送中心优化选址系统设计
针对经典蚁群算法的缺点从状态转移函数更新和 信息素传播机制更新两个方面进行改进，提高算法的适 用性。在选址系统总体框架设计方面要借助云端的 GIS 系统、地图服务器和空间地理信息库，系统总体框 架设计如图 1 所示。
图 1 物流配送中心选址系统的总体框架设计
物 流 配 送 中 心 选 址 系 统 在 整 体 框 架 设 计 上 ，需 要 通 过 网 络 服 务 器 连 接 云 端 的 GIS 系 统 、地 图 服 务 器 和 空 间 地 理 数 据 库 ，以 获 取 更 直 观 的 区 位 信 息 和 路 径 规 划信息。在本地服务器上安装相关的软件操作系统、 数 据 库 系 统 和 客 户 端 ，以 控 制 各 硬 件 模 块 和 软 件 算 法 的 正 常 工 作 。 系 统 管 理 员 识 别 后 即 可 登 录 ，并 可 设 置 系统权限，调整系统功能，对 ASP 程序进行相应的规范 管理。
Keywords：location system；logistics distribution center；low carbon emission；improved ant colony algorithm；system framework；module design；path planning
0引言
2021 年 7 月 1 日 第 44 卷第 13 期
现代电子技术 Modern Electronics Technique
96 DOI：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2021.13.020
引用格式：赵江利 . 基于改进蚁群算法的低碳物流配送中心优化选址系统设计[J]. 现代电子技术，2021，44（13）：96⁃100.
2 选址系统的硬件功能模块设计
基于改进蚁群算法的低碳物流配送中心选址系统 的硬件功能设计，包括 GIS 系统模块、选址模块、全功能 型行进路径规划模块和基础型数据库模块，各模块的功 能设计见图 2。
图 2 物流中心选址系统的硬件模块与功能设计
选址系统的 GIS 模块通过网络与云 GIS 系统连接， 提 供 城 市 空 间 范 围 内 的 基 础 地 图 操 作 ，如 位 置 信 息 更 新、地图标注、地理数据查询等，GIS 模块是区域定位和 路 径 规 划 的 前 提 。 除 了 基 本 的 地 图 功 能 外 ，GIS 模 块 还 提供了实时监控、位置跟踪、信息检索等附加功能 ， 进一步满足了路径规划功能的扩展。
基于云 GIS 系统和地图服务系统的定位系统具有 地理信息采集、分析、存储和传输的基本功能。GIS 模 块 在 空 间 位 置 分 析 、距 离 计 算 、综 合 分 析 等 方 面 具 有 较 为 完 善 的 性 能 ，通 过 对 目 标 空 间 区 域 内 的 道 路 条 件 、交 通 条 件 、人 口 特 征 等 进 行 详 细 划 分 ，可 以 从 低 碳 减 排 的 主要角度规划出所有可行的路径。采用改进的蚁群算 法从全局范围内寻找物流中心的最佳空间位置和最经 济的路径，从而达到降低碳排放的最终目标。
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现代电子技术
2021 年第 44 卷
3 基于优化蚁群算法的物流中心选址及路径 规划
作为一种高效的仿生算法，蚁群算法主要采用模拟 个体觅食和蚁群中信息传递的方式寻找最短的最优路 径。蚂蚁在沿途经过节点时会留下相应的信息素。其 他蚁群个体根据信息素的浓度判断和选择最佳的觅食 路径。受限于初始信息素浓度，蚁群算法的迭代必须借 助第 i 个节点启发因子 ςi：
群个体会根据信息素的浓度不同检索下一个目标节点，
当经过多次迭代以后依次经过的个体更倾向于信息素
浓度更高的路线。在个体觅食过程中最佳路径的选择
受信息素浓度和启发因子的双重影响，当经过 m 次迭代
关键词：选址系统；物流配送中心；低碳排放；改进蚁群算法；系统框架；模块设计；路径规划
中图分类号：TN99⁃34；F274
文献标识码：A
文章编号：1004⁃373X（2021）13⁃0096⁃05
Design of low carbon logistics distribution center location optimization system based on improved ant colony algorithm
ZHAO Jiangli
（Henan Institute of Technology，Xinxiang 453003，China）
Abstract：Since the carbon emission load tends to be higher in the logistics centre location scheme，a low carbon logistics distribution center location system based on the improved ant colony algorithm is designed. The overall framework of the system is built on the basis of the GIS system and cloud map server. At the level of the hardware optimization，the GIS system module， location module，logistics path planning module and database module are constructed，which endow the system with the basic functions of geographic information collection， analysis， storage and call. In the aspect of the algorithm design， the performances of generalization， iteration and convergence of the ant colony algorithm is comprehensively improved in the perspectives of pheromone smoothing processing， state transition function optimization and pheromone rule updating. The simulation results show that the location system based on the improved ant colony algorithm has stronger convergence performance，is less affected by the expansion of control area，and its carbon emission index is closer to the theoretical value.
规划模块和数据库模块，具备了地理信息采集、分析、存储、调用等基础性功能；在算法设计层面，从信息素平滑处理、状态转
移函数优化和信息素规则更新等三个视角，全面改进蚁群算法性能，提高算法的泛化性能、迭代性能与收敛性能。仿真结果
显示，基于改进蚁群算法的选址系统具有更强的收敛性能，受控制区域扩大的影响较小，指标碳排放更趋近于理论值。
没 有 考 虑 到 城 市 碳 排 放 问 题 、车 辆 的 最 优 行 进 轨 迹 问 题，尤其是在 B2C 电子商务较为活跃背景下，小批量多 批 次 的 配 送 方 式 越 来 越 普 遍 ，相 应 地 ，如 果 物 流 选 址 过 于 随 意 或 短 视 性 过 强 ，不 仅 有 悖 于 低 碳 环 保 的 总 体 要 求，还会徒增物流企业的运营成本。为此本文对经典蚁 群算法进行优化和改进[5⁃7]，并基于此设计了一种符合低 碳环保总体要求的物流配送选址系统，通过模拟和仿真 蚁 群 个 体 觅 食 及 信 息 交 互 的 过 程 ，选 出 位 置 最 优 、行 进
物流车辆的长途运输和短途周转会对城市及周边 地区的空气污染造成不利影响 。 [1] 考虑到城市基础碳排 放的总体要求及物流企业的成本控制等问题，选择物流 中 心 的 最 优 位 置 ，规 划 物 流 车 辆 的 行 进 路 线 意 义 重 大 。 传统的物流配送中心选址模式大都以物流企业管理者 的主观经验为基础，兼顾成本因素、距离因素等[2⁃4]，但是
( ) ( ) ςi =
xi - xa 2 + yi - ya 2
（1）
式中：平面坐标 ( xi, yi ) 是蚁群个体在节点 i 处的位置表
示 ；平面坐标 ( xa, ya ) 是食物源的位置。启发因子的取
值应适中，如果取值过大，容易在路径寻优中提前收敛；
如果取值过小，容易导致搜索的时间过长。后通过的蚁
物流配送中心选址和路径规划模块主要是在 GIS 模块基础上，基于改进蚁群算法计算物流运输过程中的 最 短 、最 经 济 路 径 ，并 确 定 出 最 优 的 配 送 中 心 位 置 。 选 址系统总体上采用 B/S 架构设计，系统管理员通过客户 端进入系统，调整浏览器并控制整个选址过程，B/S 结构 设计同时也更有助于物流选址系统的后期维护与管理。
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路径最经济且成本最低的物流中心位置，降低物流周转 距离，降低能量消耗和碳排放总量。
1 低碳物流中心优化选址系统的整体框架
物 流 中 心 的 优 化 选 址 问 题 ，除 了 要 考 虑 到 距 离 因 素、占地成本因素、周转成本因素之外，必须符合低碳化 特 征 ，降 低 排 放 、耗 能 和 对 环 境 的 污 染 。 降 低 碳 排 放 从 本 质 上 说 ，与 物 流 企 业 降 成 本 的 总 体 目 标 相 一 致 ，如 果 能够合理确定物流中心位置，并规划好最优的物流周转 路径，能够实现降低成本与降低排放的双重目的。传统 选址方案多采用定性分析法，如德尔菲法[8]、模糊聚类分 析 等 [9]，主 要 依 靠 历 史 经 验 并 结 合 部 分 数 据 分 析 得 出 结 论[10]，该 方 案 在 算 法 模 型 的 复 杂 度 、运 算 成 本 等 方 面 具 有 一 定 优 势 ，但 定 性 分 析 无 法 将 问 题 量 化 ，也 不 能 在 空 间范围内获取最优解。蚁群算法是处理选址和路径寻 优问题的经典仿生算法之一，蚁群算法采用分布式的运 算 机 制 ，具 有 良 好 的 启 发 性 和 鲁 棒 性 ，但 在 应 对 大 规 模 问题时搜索效率降低，全局寻优能力较弱。
Jul. 2021 Vol. 44 No. 13
基于改进蚁群算法的低碳物流配送中心 优化选址系统设计
赵江利
（河南工学院，河南 新乡 453003）
摘 要：物流选址方案中存在选址指标碳排放偏高的问题，对此，设计了一种基于改进蚁群算法的低碳物流配送中心
选址系统。以 GIS 系统和云端地图服务器为基础搭建整体框架，在硬件优化层面，构建了 GIS 系统模块、选址模块、物流路径
收稿日期：2020⁃11⁃13
修回日期：2020⁃12⁃04
基金项目：新乡市政府决策研究招标课题：新乡交通运输业绿色低碳发展研究（B18012）；河南省高校人文社会科学研究资助性计划项目
（2021⁃ZZJH⁃074）；新乡市软科学课低碳物流配送中心优化选址系统设计
针对经典蚁群算法的缺点从状态转移函数更新和 信息素传播机制更新两个方面进行改进，提高算法的适 用性。在选址系统总体框架设计方面要借助云端的 GIS 系统、地图服务器和空间地理信息库，系统总体框 架设计如图 1 所示。
图 1 物流配送中心选址系统的总体框架设计
物 流 配 送 中 心 选 址 系 统 在 整 体 框 架 设 计 上 ，需 要 通 过 网 络 服 务 器 连 接 云 端 的 GIS 系 统 、地 图 服 务 器 和 空 间 地 理 数 据 库 ，以 获 取 更 直 观 的 区 位 信 息 和 路 径 规 划信息。在本地服务器上安装相关的软件操作系统、 数 据 库 系 统 和 客 户 端 ，以 控 制 各 硬 件 模 块 和 软 件 算 法 的 正 常 工 作 。 系 统 管 理 员 识 别 后 即 可 登 录 ，并 可 设 置 系统权限，调整系统功能，对 ASP 程序进行相应的规范 管理。
Keywords：location system；logistics distribution center；low carbon emission；improved ant colony algorithm；system framework；module design；path planning
0引言
2021 年 7 月 1 日 第 44 卷第 13 期
现代电子技术 Modern Electronics Technique
96 DOI：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2021.13.020
引用格式：赵江利 . 基于改进蚁群算法的低碳物流配送中心优化选址系统设计[J]. 现代电子技术，2021，44（13）：96⁃100.
2 选址系统的硬件功能模块设计
基于改进蚁群算法的低碳物流配送中心选址系统 的硬件功能设计，包括 GIS 系统模块、选址模块、全功能 型行进路径规划模块和基础型数据库模块，各模块的功 能设计见图 2。
图 2 物流中心选址系统的硬件模块与功能设计
选址系统的 GIS 模块通过网络与云 GIS 系统连接， 提 供 城 市 空 间 范 围 内 的 基 础 地 图 操 作 ，如 位 置 信 息 更 新、地图标注、地理数据查询等，GIS 模块是区域定位和 路 径 规 划 的 前 提 。 除 了 基 本 的 地 图 功 能 外 ，GIS 模 块 还 提供了实时监控、位置跟踪、信息检索等附加功能 ， 进一步满足了路径规划功能的扩展。
基于云 GIS 系统和地图服务系统的定位系统具有 地理信息采集、分析、存储和传输的基本功能。GIS 模 块 在 空 间 位 置 分 析 、距 离 计 算 、综 合 分 析 等 方 面 具 有 较 为 完 善 的 性 能 ，通 过 对 目 标 空 间 区 域 内 的 道 路 条 件 、交 通 条 件 、人 口 特 征 等 进 行 详 细 划 分 ，可 以 从 低 碳 减 排 的 主要角度规划出所有可行的路径。采用改进的蚁群算 法从全局范围内寻找物流中心的最佳空间位置和最经 济的路径，从而达到降低碳排放的最终目标。
98
现代电子技术
2021 年第 44 卷
3 基于优化蚁群算法的物流中心选址及路径 规划
作为一种高效的仿生算法，蚁群算法主要采用模拟 个体觅食和蚁群中信息传递的方式寻找最短的最优路 径。蚂蚁在沿途经过节点时会留下相应的信息素。其 他蚁群个体根据信息素的浓度判断和选择最佳的觅食 路径。受限于初始信息素浓度，蚁群算法的迭代必须借 助第 i 个节点启发因子 ςi：
群个体会根据信息素的浓度不同检索下一个目标节点，
当经过多次迭代以后依次经过的个体更倾向于信息素
浓度更高的路线。在个体觅食过程中最佳路径的选择
受信息素浓度和启发因子的双重影响，当经过 m 次迭代
关键词：选址系统；物流配送中心；低碳排放；改进蚁群算法；系统框架；模块设计；路径规划
中图分类号：TN99⁃34；F274
文献标识码：A
文章编号：1004⁃373X（2021）13⁃0096⁃05
Design of low carbon logistics distribution center location optimization system based on improved ant colony algorithm
ZHAO Jiangli
（Henan Institute of Technology，Xinxiang 453003，China）
Abstract：Since the carbon emission load tends to be higher in the logistics centre location scheme，a low carbon logistics distribution center location system based on the improved ant colony algorithm is designed. The overall framework of the system is built on the basis of the GIS system and cloud map server. At the level of the hardware optimization，the GIS system module， location module，logistics path planning module and database module are constructed，which endow the system with the basic functions of geographic information collection， analysis， storage and call. In the aspect of the algorithm design， the performances of generalization， iteration and convergence of the ant colony algorithm is comprehensively improved in the perspectives of pheromone smoothing processing， state transition function optimization and pheromone rule updating. The simulation results show that the location system based on the improved ant colony algorithm has stronger convergence performance，is less affected by the expansion of control area，and its carbon emission index is closer to the theoretical value.
规划模块和数据库模块，具备了地理信息采集、分析、存储、调用等基础性功能；在算法设计层面，从信息素平滑处理、状态转
移函数优化和信息素规则更新等三个视角，全面改进蚁群算法性能，提高算法的泛化性能、迭代性能与收敛性能。仿真结果
显示，基于改进蚁群算法的选址系统具有更强的收敛性能，受控制区域扩大的影响较小，指标碳排放更趋近于理论值。
没 有 考 虑 到 城 市 碳 排 放 问 题 、车 辆 的 最 优 行 进 轨 迹 问 题，尤其是在 B2C 电子商务较为活跃背景下，小批量多 批 次 的 配 送 方 式 越 来 越 普 遍 ，相 应 地 ，如 果 物 流 选 址 过 于 随 意 或 短 视 性 过 强 ，不 仅 有 悖 于 低 碳 环 保 的 总 体 要 求，还会徒增物流企业的运营成本。为此本文对经典蚁 群算法进行优化和改进[5⁃7]，并基于此设计了一种符合低 碳环保总体要求的物流配送选址系统，通过模拟和仿真 蚁 群 个 体 觅 食 及 信 息 交 互 的 过 程 ，选 出 位 置 最 优 、行 进
物流车辆的长途运输和短途周转会对城市及周边 地区的空气污染造成不利影响 。 [1] 考虑到城市基础碳排 放的总体要求及物流企业的成本控制等问题，选择物流 中 心 的 最 优 位 置 ，规 划 物 流 车 辆 的 行 进 路 线 意 义 重 大 。 传统的物流配送中心选址模式大都以物流企业管理者 的主观经验为基础，兼顾成本因素、距离因素等[2⁃4]，但是
( ) ( ) ςi =
xi - xa 2 + yi - ya 2
（1）
式中：平面坐标 ( xi, yi ) 是蚁群个体在节点 i 处的位置表
示 ；平面坐标 ( xa, ya ) 是食物源的位置。启发因子的取
值应适中，如果取值过大，容易在路径寻优中提前收敛；
如果取值过小，容易导致搜索的时间过长。后通过的蚁
物流配送中心选址和路径规划模块主要是在 GIS 模块基础上，基于改进蚁群算法计算物流运输过程中的 最 短 、最 经 济 路 径 ，并 确 定 出 最 优 的 配 送 中 心 位 置 。 选 址系统总体上采用 B/S 架构设计，系统管理员通过客户 端进入系统，调整浏览器并控制整个选址过程，B/S 结构 设计同时也更有助于物流选址系统的后期维护与管理。
97
路径最经济且成本最低的物流中心位置，降低物流周转 距离，降低能量消耗和碳排放总量。
1 低碳物流中心优化选址系统的整体框架
物 流 中 心 的 优 化 选 址 问 题 ，除 了 要 考 虑 到 距 离 因 素、占地成本因素、周转成本因素之外，必须符合低碳化 特 征 ，降 低 排 放 、耗 能 和 对 环 境 的 污 染 。 降 低 碳 排 放 从 本 质 上 说 ，与 物 流 企 业 降 成 本 的 总 体 目 标 相 一 致 ，如 果 能够合理确定物流中心位置，并规划好最优的物流周转 路径，能够实现降低成本与降低排放的双重目的。传统 选址方案多采用定性分析法，如德尔菲法[8]、模糊聚类分 析 等 [9]，主 要 依 靠 历 史 经 验 并 结 合 部 分 数 据 分 析 得 出 结 论[10]，该 方 案 在 算 法 模 型 的 复 杂 度 、运 算 成 本 等 方 面 具 有 一 定 优 势 ，但 定 性 分 析 无 法 将 问 题 量 化 ，也 不 能 在 空 间范围内获取最优解。蚁群算法是处理选址和路径寻 优问题的经典仿生算法之一，蚁群算法采用分布式的运 算 机 制 ，具 有 良 好 的 启 发 性 和 鲁 棒 性 ，但 在 应 对 大 规 模 问题时搜索效率降低，全局寻优能力较弱。
Jul. 2021 Vol. 44 No. 13
基于改进蚁群算法的低碳物流配送中心 优化选址系统设计
赵江利
（河南工学院，河南 新乡 453003）
摘 要：物流选址方案中存在选址指标碳排放偏高的问题，对此，设计了一种基于改进蚁群算法的低碳物流配送中心
选址系统。以 GIS 系统和云端地图服务器为基础搭建整体框架，在硬件优化层面，构建了 GIS 系统模块、选址模块、物流路径