基于划分的蚁群算法求解货物权重车辆路径问题
蚁群算法在车辆路径问题中的应用
蚁群算法在车辆路径问题中的应用摘要蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是意大利学者M.Dorigo等人通过模拟蚁群觅食行为提出的一种基于种群的模拟进化算法。
通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素（pheromone）的最短路径的搜索策略，给出了基于MATLAB 的蚁群算法在车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）中的应用。
蚁群算法采用分布式并行计算机制，易于其他方法结合，而且具有较强的鲁棒性，但搜索时间长，容易陷入局部最优解。
针对蚁群算法存在的过早收敛问题，加入2—opt方法对问题求解进行了局部优化，计算机仿真结果表明，这种混合型蚁群算法对求解车辆路径问题有较好的改进效果。
关键词：蚁群算法、组合优化、车辆路径问题、2-opt方法1.车辆路径问题车辆路径问题（VRP）来源于交通运输，1959年由Dantzig 提出，它是组合优化问题中一个典型的NP-hard问题。
最初用于研究亚特兰大炼油厂向各个加油站投送汽油的运输路径优化问题，并迅速成为运筹学和组合优化领域的前沿和研究热点。
车路优化问题如下：已知有一批客户，各客户点的位置坐标和货物需求已知，供应商具有若干可供派送的车辆，运载能力给定，每辆车都是从起点出发，完成若干客户点的运送任务后再回到起点。
现要求以最少的车辆数和最少的车辆总行程来完成货物的派送任务。
2、蚁群系统基本原理在蚂蚁群找到食物时，它们总能找到一条从食物到蚁穴之间的最短路径。
因为蚂蚁在寻找食物时会在路途上释放一种特殊的信息素。
当它们碰到一个还没有走过的路口时，会随机地挑选一条路径前行。
与此同时释放出与路径长度有关的信息素。
路径越长，释放的激素浓度越低。
当后面的蚂蚁再次碰到这个路口时，会选择激素浓度较高的路径走。
这样形成了一个正反馈，最优路径上的激素浓度越来越高，而其他的路径上激素浓度却会随时间的流逝而消减。
最终整个蚁群会找出最优路径。
基于蚁群算法的多目标路径规划研究
基于蚁群算法的多目标路径规划研究在现代社会，路径规划已经成为了人们生活的必需品。
无论是在城市导航、物流配送还是机器人自动导航等领域，都需要实现高效、准确的路径规划。
而蚁群算法则是一种非常有效的方法，可以在多目标路径规划中得到广泛应用。
本文将介绍基于蚁群算法的多目标路径规划研究。
一、路径规划路径规划是一种解决从起点到终点之间如何到达的问题。
在计算机科学中，路径规划是一种基本问题，针对不同的应用有不同的算法。
在实际应用中，进行路径规划时一般需要考虑多个因素，如路况、距离、时间、速度、安全等等。
因此，对多目标路径规划的研究具有重要的意义。
二、蚁群算法蚁群算法最初是受到蚂蚁觅食的行为启发而提出的。
在蚁群算法中，一群蚂蚁在寻找食物的过程中，会通过信息素的传递和蒸发来寻找最短路径，并最终找到食物。
这一过程可以非常好地应用于路径规划问题。
蚁群算法具有以下特点：（1）多个人工蚂蚁共同搜索蚁群算法是通过多个人工蚂蚁在搜索空间中移动，从而寻找目标的最优解。
（2）信息素在蚁群算法中，每个人工蚂蚁都会释放信息素，这些信息素会在搜寻过程中在路径上积累，蚂蚁会选择信息素强度大的路径来移动。
（3）正反馈在蚁群算法中，信息素的强度会随着蚂蚁的路径选择而发生变化，当某条路径被选择后，信息素的强度会增加，从而更有可能吸引其他蚂蚁选择这条路径。
三、多目标路径规划在多目标路径规划中，需要同时考虑多种因素。
例如，在城市导航中，既需要考虑最短距离，同时还需要考虑路况、道路拥堵等因素；在机器人自动导航中，既需要考虑路径的连贯性，同时还需要避开障碍物、保证安全等等。
传统的路径规划算法通常采用单一的评价函数，而对于多目标问题，通常采用Pareto最优解来解决问题。
其中，Pareto最优解指的是在多个目标之间不存在更好的解，而多个目标之间又相互独立。
四、基于蚁群算法的多目标路径规划应用基于蚁群算法的多目标路径规划方法原理简单、易于实现，并且可以较好地找到Pareto最优解。
基于蚁群算法的自动化配送路线规划
基于蚁群算法的自动化配送路线规划在当今快节奏的商业环境中，高效的配送路线规划对于企业的运营和客户满意度至关重要。
传统的配送路线规划方法往往依赖于人工经验和简单的数学模型，难以应对复杂多变的实际情况。
随着信息技术的不断发展，蚁群算法作为一种新兴的智能优化算法，为自动化配送路线规划提供了一种创新且有效的解决方案。
蚁群算法的灵感来源于自然界中蚂蚁寻找食物的行为。
蚂蚁在寻找食物的过程中，会在经过的路径上释放一种叫做信息素的化学物质。
其他蚂蚁能够感知到这种信息素，并倾向于选择信息素浓度较高的路径。
通过这种正反馈机制，蚂蚁们能够逐渐找到从蚁巢到食物源的最短路径。
将蚁群算法应用于配送路线规划，首先需要对问题进行数学建模。
我们可以将配送中心和各个配送点看作是蚁巢和食物源，将配送路线看作是蚂蚁行走的路径。
每个配送点都有一定的货物需求，车辆有最大的装载量和行驶里程限制。
目标是找到一组最优的配送路线，使得配送成本最低、时间最短、客户满意度最高等。
在算法的实现过程中，需要定义一些关键的参数和操作。
例如，蚂蚁的数量、信息素的初始浓度、信息素的挥发系数、启发式因子等。
蚂蚁在选择下一个配送点时，会综合考虑信息素浓度和启发式因子。
启发式因子通常与配送点之间的距离、货物需求等因素相关，用于引导蚂蚁做出更合理的选择。
蚁群算法具有很强的自适应性和鲁棒性。
它能够在复杂的配送网络中自动搜索最优解，并且对于不同的问题规模和约束条件具有较好的适应性。
与传统的优化算法相比，蚁群算法不需要对问题的性质进行过多的假设，也不需要复杂的数学推导，更适合解决实际中的配送路线规划问题。
然而，蚁群算法也存在一些不足之处。
例如，算法的收敛速度较慢，容易陷入局部最优解。
为了克服这些问题，研究人员提出了许多改进的方法。
例如，采用混合算法，将蚁群算法与其他优化算法（如遗传算法、模拟退火算法等）相结合；或者对算法的参数进行动态调整，以提高算法的性能。
在实际应用中，基于蚁群算法的自动化配送路线规划系统通常包括以下几个模块：数据输入模块、模型构建模块、算法求解模块和结果输出模块。
物流配送路径优化问题的蚁群算法研究
物流配送路径优化问题的蚁群算法研究摘要：物流配送路径优化问题是一个重要的实际问题，在物流领域中具有广泛的应用。
为了解决这一问题，研究者们提出了各种各样的算法。
本文主要研究了蚁群算法在物流配送路径优化问题中的应用。
首先，介绍了物流配送路径优化问题的背景和相关工作。
然后，详细介绍了蚁群算法的原理及其在物流配送路径优化问题中的应用。
接下来，通过实验验证了蚁群算法在求解物流配送路径优化问题方面的有效性。
最后，对本文的研究进行总结，并提出了对未来工作的展望。
1. 引言物流配送路径优化问题是将各个配送点之间的路径规划在满足配送要求的前提下，使得总成本最小的问题。
这是一个组合优化问题，难以通过传统的数学方法进行求解。
因此，很多研究者开始关注启发式算法在解决该问题上的应用。
其中，蚁群算法是一种基于模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法，被广泛应用于组合优化问题的求解。
2. 蚁群算法原理蚁群算法是一种基于合作和随机的搜索算法，模拟了蚂蚁在寻找食物的过程中相互合作的行为。
算法的核心思想是将每只蚂蚁看作一个解决问题的个体，通过在候选解空间中随机搜索并释放信息素来相互通信和合作，从而找到最优解。
3. 蚁群算法在物流配送路径优化问题中的应用为了将蚁群算法应用于物流配送路径优化问题的求解，需要将问题转化为蚂蚁的行为建模，并设计适当的信息素更新策略。
具体步骤如下：3.1 配送点的建模将每个配送点看作一个城市，将城市之间的距离作为路径长度的衡量标准。
通过这种建模方式，可以将物流配送路径优化问题转化为TSP问题（旅行商问题）的求解。
3.2 蚂蚁的行为建模将每只蚂蚁看作一个配送车辆，每辆车由一个蚂蚁负责。
蚂蚁按照以下规则进行路径选择：（1）蚂蚁位于当前城市时，选择下一个要访问的城市的概率与信息素浓度和可见度成反比。
信息素浓度表示路径上的信息素水平，可见度表示城市之间的距离。
（2）每只蚂蚁在完成一次循环后，根据路径长度更新信息素浓度。
3.3 信息素的更新策略信息素在蚁群算法中起到了重要的作用，它用于引导蚂蚁的路径选择。
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。
基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化方法
第38卷第5期2021年5月吉林化工学院学报JOURNAL OF JILIN INSTITUTE OF CHEMICAL TECHNOLOGYVol.38 No.5May. 2021文章编号:1007-2853 (2021 )05-0090-05基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化方法濮明月1，张彦如2(1.安徽新华学院商学院，安徽合肥230088；2.合肥工业大学机械工程学院，安徽合肥230009)摘要：目前路径优化方法忽略了客户时间窗约束产生的惩罚成本，导致惩罚成本过高，无法得到最优配 送路径，因此，提出基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化方法•结合遗传算法完成对蚁群算法的 改进,对物流配送车辆路径问题进行建模，得到路径规划问题的目标函数,并根据配送过程的实际情况 和具体要求设定目标函数的约定条件，计算固定成本和变动成本为路径优化提供判断依据，设计出路径 优化问题的算法流程•在算例分析中，选择某生鲜企业的物流配送作为算例,实验结果表明，设计的方法得到的最优路径总体成本远远低于传统方法,说明所提方法实用性较强.关 键 词：改进蚁群算法;物流配送;路径优化中图分类号：F252 文献标志码：A D0l ：10.16039/22-1249.2021.05.019物流配送是物流系统中的重要环节,在企业 配送过程选择一个合理的路径规划能够降低物流 成本,提高自身的核心竞争力，尤其是生鲜等容易腐败产品的运送,冷链运输成本较高,如果路径规 划不当，会造成很大的货损和较高的运输成本，因此对物流配送车辆路径进行优化十分必要[1-2].在传统的路径优化方法中，仅仅考虑到运输过程中的成本和损耗,忽略了客户时间窗约束产生的惩罚成本，导致物流路径的优化效果并不理 想，因此设计一种基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化方法.引入时间窗的惩罚机制，科学、合理地解决物流配送路径优化问题，对物流配送车辆路径进行合理规划,尽量减少配送过程中的惩罚成本和货损成本,压缩运输损失.1物流配送车辆路径优化方法1.1蚁群算法的改进蚁群算法实际上是模仿蚂蚁的觅食行为来寻找最优路径，基于蚁群的个体数量庞大，它们之间通过信息素进行沟通,为同伴传递信息,大量的蚂蚁形成一个反馈系统，因而具有较高的效率和时间复杂度,有效解决了寻找食物的问题[3-4].研究的是物流车辆的路径优化,主要目标是缩短配送距离,降低成本,为企业创造更高的利润.蚁群算法是一种基于种群的进化算法，将其应用在路径优化中,刚开始所有的蚁群会选择不同的路径寻找食物，在搜索过程中，蚁群会靠信息素进行沟通,选择较优的路径进行二次食物寻找,如此反复 迭代,会寻找到一条最优路径,其路径搜索过程如图1所示.图1蚁群觅食路径择优过程收稿日期：2021-01-11基金项目：安徽新华学院重点科学研究项目“基于改进遗传算法的物流车辆路径优化研究”(2019rw005)；省级重大 教学改革研究项目“应用型高校新商科人才培养改革与实践研究”(2018jyxm1084) •作者简介:濮明月(1987-)，女，浙江绍兴人，安徽新华学院讲师，硕士，主要从事设施规划与物流工程方面的研究第5期濮明月，等:基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化方法91蚁群算法具有很好的搜索能力，但是它的初始信息速匮乏,收敛速度比较慢,因此将蚁群算法和遗传算法相结合,提出改进的混合蚁群算法进行迭代求解.结合蚁群算法,得到路径优化问题的算法流程，如图2所示.图2改进蚁群算法流程以上算法的改进主要体现在信息素的更新步骤上.主要待解决问题的目标为路径的最优解•为更新信息素，假定蚁群中的蚁群数量为",物流配送终点客户z和x的距离为d Z x，且设定I为客户之间的亲密程度，即为可见度.1=1,在某时刻t的d zx某蚁群到z客户之间的不可逆移动概率计算公式为：'1(t)"P zx={X1(t),z e B.(1)t=1、0,z年B公式(1)中,B为蚁群没有达到的客户集合,根据这个过程的不断调整，得到路径的信息素更新结果为：A5(t+n)=X皿•(2)公式(2)中的0为信息残留程度.在路径信息素的更新基础上,建立在基因编码上进行遗传算法的选择、交叉和编译3个遗传操作.采用模仿染色体编码的方法对配送路径进行编码,得到一组自然数组成的配送方案编码,选择的核心思想是复制，复制继承父代中的最优解继续改进，避免优质解丢失,交叉可以产生新个体,增加多样性,防止早熟停滞,对最优个体进行变异操作,保存最优解.1.2基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化建模路径优化问题中,主要包括物流配送中心、需求地点、货物、车辆、约束条件和目标函数等要素构成.在实际的物流配送过程中，会存在一个车辆实际载重问题,假设在一次配送过程中，有K辆车共同配送到N个需求地点，第i个地点对于运送货物的需求量为耳,每辆车的最大载重设为Q,需求点i到需求点j的距离表示为%,车辆的平均行驶速度为s,需求点i要求货物到达的最早时间表示为a’，要求货物到达的最晚时间表示为b，第i辆车的配送路线上需求点的数量表示为"k，那么研究问题最优蚁群目标函数可以表示为：N N Nz=min X X X血％(3)i=0j=0k=1若第k辆车从需求点i行驶到了到需求点j,那么x ljk的值为1,否则为0[5-6].针对上述的目标函数做出假设,设定的配送中心仅有一个且位置确定不变,配备足够的产品和物流配送车辆,所有的配送车辆都需要送配送中心出发,最后再返回配送中心，方便对物流车辆进行下一次的调度管理,所有的需求点位置已知且固定不变，根据上述条件,能够得到目标函数的约束条件为：KX九=1G=2,…，N)k=1NX m^ik W Q(k=1,2,…，K)i=1K<X y0k=K.(4)k=1K NX X x i0k=Kk=1i=1KX x k W Lk=192吉林化工学院学报2021年公式(4)中L为客户总数.在配送过程中，若第k辆车完成需求点i的配送服务，那么y ik的取值为1,否则为0[7-8].在约束条件中，对配送过程进行相关的配送约束，约束条件中的第1个约束公式表示每个需求点有且仅有1次配送服务，也就是说只能由一辆车进行配送;第2个约束公式表示每辆车的配送路线上所有需求点的货物需求量总和不能超过车辆的最大载重;第3个公式表示配送车辆的出发地点都必须在配送中心；第4个公式表示配送车辆完成配送后都必须回到配送中心.1.3物流配送成本在物流配送的过程中，为保证配送物品的新鲜与完整，配送的成本一般包括固定成本和变动成本•固定成本主要是指与车辆有关的购置费、折旧费以及开车司机和装卸工人的工资等，固定成本是在进行配送服务之前就已经产生了，与后续的配送路程没有关系,且固定成本是由配送车辆的数目决定的[9-11].变动成本包含的项目比较多，主要包括运输成本、货损成本、惩罚成本以及生鲜类商品需要冷链运输的制冷成本[12-13].对物流配送车辆路径进行优化的主要目的就是要降低变动成本,其中的运输成本主要是指商品在运输过程中所产生的费用，包括燃油费以及制冷费等与车辆行驶的距离和时间成正比，可以表示为：C2=C k d ir%k.(5)i e B r e B k e〃式(5)中,B代表所有需求点的集合;〃代表所有车辆的集合;C k表示运输车辆单位里程的运输成本.当车辆k从需求点i行驶到需求点r时,％为1,否则为0,货损成本可以表示为：C3=C0(P1t irk+卩2d r)y rk.(6)e U r e B式(6)中,p1表示配送产生的货损比例;d表示卸货货损比例;C0表示单位商品的价值;t irk表示车辆k从需求点i到r的行驶时间.当车辆k完成 对需求点r的配送时,九为1,否则为0.制冷成本可以表示为[14-15]:C4=〉(1+a0)x E x S out S in xe U(臨-F in)Xp(7)式(7)中,a0表示车体劣化程度;E为热传导率；S out、S in分别表示车体的外、内表面积;F out、T in 分别表示车体的外、内温度为制冷剂价格.运送的惩罚成本可以表示为：C5=5C0M i.(8)式(8)中,5为惩罚因子;M i表示需求点i的缺货数量•根据上述的成本计算公式,能够清晰地计算出物流配送过程中的固定成本和变化成本.对于路径的优化有很好的参考作用.至此完成基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化.2算例分析2.1数据来源算例分析以某连锁生鲜经营企业的物流配送为例,选取生鲜作为算例中的配送产品，由配送中心对编号1-18门店进行冷却生鲜配送.目标是优化配送中心生鲜的车辆配送路径,将物流的配送成本降到最低.配送中心以及各个门店的地理位置如图3所示：937153226^1U T13图3配送中心和各个门店的地理分布图图3中,标号为0的地标代表配送中心,标号1〜18代表18家门店，配送中心在对各个门店进行生鲜产品配送时,要保证在规定时间内送达，且需要保证供应数量,否则会给该门店造成一定损失，配送要受到惩罚.因此在进行路径规划时，需要对生鲜商品需求量以及约定的服务时间窗进行设置,如表1所示.各个门店、配送中心之间的最短行驶距离可以通过地图后台的数据获取，在配送的过程中,采第5期濮明月，等:基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化方法93用4辆车进行生鲜配送，每辆车的最大装载量为9t,固定成本为120元/次,单位里程的运输费用(包括制冷剂)为3元/km,车辆平均的行驶速度为40km/h,从5:00开始从配送中心出发进行配送.蚁群算法中，蚁群数量设置为15,最大迭代次数为200.分别使用路径优化方法和传统方法对算例进行求解，算例平台使用的是matlab7.1软件,进行多次求解后,得到最佳路径，并对最后的结果进行分析对比.表1各门店生鲜商品需求量以及时间窗门店编号需求量/t可接受的时间窗1 1.3[5：00,6：25]2 2.1[5：10,6：40]3 1.7[5：20,6：30]4 1.9[5：40,6：40]5 2.1[5：30,6：50]6 2.4[5：00,6：30]7 1.8[5：00,6：20]8 1.6[5：20,6：40]9 1.7[5：50,6：50]10 1.6[5：20,6：40]11 2.1[5：30,6：30]12 1.7[5：40,6：20]13 2.3[5：50,6：30]14 1.6[5：00,6：40]15 1.9[5：30,6：20]16 2.7[5：20,6：10]17 2.6[5：50,6：30]18 2.7[5：50,6：50]2.2实验结果分析在分别对算例进行100次求解后，最终得到了传统文献［3］方法和所提方法的最优配送路径,如图4所示：(b)所提方法图4不同配送路径对比图4(a)为传统方法最终得到的最优路径;图4(b)为所提方法最终得到的最优路径.对这两种配送路径进行成本分析,如表2所示：表2路径成本分析成本分类传统方法路径所提方法路径固定成本480480运输成本293.4257.6货损成本981.2737.2能耗成本2037.51971惩罚成本4732.0总成本3839.13477.8在路径分析中，考虑了5种成本进行路径优化，在实际应用中的约束效果更好,得到的最优路径能够明显的节省运输成本,提高收益；惩罚成本是从各个门店的视角出发，能够体现配送满意度•在验证所提方法的成本约束基础上，为更直观测试不同方法的物流配送车辆路径的有效性,以耗时为实验指标进行实验结果输出.假定本次实验中所有物流运输车辆的车速一致，其耗时越低,则说明其路径越短,优化效果越好,具体实验由图5的实验结果可以看出，随着待配送门94吉林化工学院学报2021年店数量的增多，两种方法的路径耗时不断增加•但是很明显，所提方法的耗时始终低于文献［3］方法，且门店数量达到300个以上时,耗时的增量较小•通过以上实验结果可以得出结论:使用设计的方法对物流配送车辆路径进行优化,在满足车辆容量约束、时间窗约束和惩罚约束的情况下,能够得到总成本最低的物流配送路径方案.3结论物流车辆的入境规划是物流配送的关键，基于传统路径规划方法的缺陷，将蚁群算法与遗传算法进行结合设计了一种新的物流车辆配送路径优化方法•实验结果表明，所设计方法对路径进行优化后，能够有效地降低变动成本•但是研究还有一些不足之处，建立的模型约束条件相对于实际情况考虑的不够全面，例如交通方面出现突发状况时，缺乏实际的调度能动性，在今后的研究中需要进一步解决.参考文献：［1］王蕾，蔡翠，裴爱晖，等.基于改进蚁群算法的物流配送中多取货车辆的最优路径研究［J］.公路交通科技:应用技术版,2018,14(5)：317-320.［2］陈志,江治杰，刘瑶.基于改进蚁群算法的不同路段低碳物流路径优化研究［J］.生态经济，2019,35(12)：53-59.［3］范厚明，杨翔，李荡，等.基于生鲜品多中心联合配送的半开放式车辆路径问题［J］.计算机集成制造系统,2019,25(1)：260-270.［4］江明，王飞，葛愿，等.基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究［J］.仪器仪表学报，2019,40(2):113-121.［5］李卓,李引珍，李文霞.应急物资运输路径多目标优化模型及求解算法［J］.计算机应用,2019,39(9)：2765-2771.［6］聂清彬，潘峰，吴嘉诚，等.基于改进蚁群算法的自适应云资源调度模型研究［J］.激光与光电子学进展,2020,57(1)：90-96.［7］唐立，郝鹏，张学军.基于改进蚁群算法的山区无人机路径规划方法［J］.交通运输系统工程与信息,2019,19(1):158-164.［8］谢景海，苏东禹，卢诗华，等.基于改进蚁群算法的输电线路路径规划关键技术［J］.电测与仪表,2020,57(4)：122-128.［9］王雷，石鑫.基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划［J］.南京理工大学学报(自然科学版),2019,43(6)：700-707.［10］许凯波，鲁海燕，黄洋，等.基于双层蚁群算法和动态环境的机器人路径规划方法［J］.电子学报,2019,47(10)：2166-2176.［11］陈侠,艾宇迪，梁红利.基于改进蚁群算法的无人机三维航迹规划研究［J］.战术导弹技术,2019(2):59-66,105.［12］涂亮杰，李林升,林国湘.基于改进蚁群算法的果园移动机器人路径规划研究［J］.机床与液压,2019,47(23)：69-73.［13］姚源果，贺盛瑜.基于交通大数据的农产品冷链物流配送路径优化研究［J］.管理评论，2019,31(4)：240-253.［14］王芳,饶德坤，游静，等.基于改进蚁群算法的带硬时间窗的接送机场服务路径优化研究［J］.系统科学与数学,2019,39(1)：76-89.［15］刘艳秋，徐世达，蔡超.部分联合运输策略下的物流车辆路径优化问题研究［J］.运筹与管理，2018,27(8)：10-19.Vehicle Routing Optimization Method for Logistics Distributionbased on Improved Ant Colony AlgorithmPU Mingyue1,ZHANG Yanru2(1.School of Business,Anhui Xinhua University,Hefei230088,China;2.School of Mechanical Engineering,Hefei University of Technology,Hefei230009,China)Abstract：At present,the path optimization method ignores the penalty cost generated by the time window constraint of the customer,resulting in the high penalty cost and the inability to obtain the optimal distribution path.Based on this,an optimization method for the logistics distribution vehicle path based on the improved ant colony algorithm is plete genetic algorithm combining with improvements on ant colony algorithm,the model of logistics distribution vehicle routing problem is the objective function of the path planning problem,and according to the actual situation of distribution process and the conditions of specific requirements to set the terms of the objective function,to calculate the cost of fixed and variable costs to provide judgment for path optimization,design the arithmetic flow path optimization problem.In the example analysis,the logistics distribution of a fresh enterprise is selected as the example.T he experimental results show that the total cost of the optimal path obtained by the design method is much lower than that of the traditional method,indicating that the proposed method is more practical.Key words：improved ant colony algorithm;logistics distribution;path optimization。
基于混合蚁群算法解决车辆路径问题研究
基于混合蚁群算法解决车辆路径问题研究潘永华[摘要]物流配送在物流各项成本中占了很高的比例。
车辆路径的合理规划对物流配送服务水平、成本和效益影响很大。
因此，车辆路径问题是物流配送优化中关键的一环，是提高物流经济效益、实现物流科学化所必不可少的，也是管理科学的一个重要研究课题。
而采用智能算法为物流路线的定制提供参考，是物流配送领域一个重要的研究课题。
本文主要讨论使用智能算法解决单车场带容量限制的车辆路径问题(CVRP)。
首先对现有车辆优化调度问题归类分析，并建立出CVRP问题的数学模型，然后对使用传统智能算法解决车辆路径问题的基本思想、性能、适用性进行了分析,在此基础上提出了采用蚁群算法和遗传算法相结合的混合算法来求解物流配送车辆优化调度问题。
在对基础蚁群算法中的选择操作、邻域结构操作进行改进后,提出了一种使用遗传算法优化蚁群算法信息素矩阵的方法，并设计蚁群算法和遗传算法的结合点。
应用C#语言编程进行实例计算,结果表明改进的蚁群算法明显增强了群体演化的质量,提高了算法的收敛速度,与传统蚁群算法相比,混合蚁群算法的优化能力、收敛速度、可靠性均有一定的提高。
[关键字]车辆路径问题；遗传算法；蚁群算法；Abstract：Logistics, accounting for a high proportion of the cost of the logistics. Reasonable distribution vehicle routing and logistics services, costs and benefits a great impact. Intelligent algorithm to provide a reference for the customization of logistics routes, is an important research topic in the field of logistics and distribution. The vehicle routing problem is a key part of the logistics optimization, is to improve the economic efficiency of logistics, the essential logistics scientific, management science is an important research topic. This paper focuses on the velodrome limit-loaded vehicle routing problem. Optimization of existing vehicles scheduling problems are classified and analyzed, and then the vehicle routing problem with the basic idea of the traditional intelligent algorithms, performance, applicability analysis, ant colony algorithm and genetic algorithm based on a combination of hybrid algorithm to solve the logistic distribution vehicle scheduling problem. The neighborhood structure operating in the operation of choice in the ant colony algorithm, improved on the basis of, using genetic algorithm to optimize the pheromone matrix of the ant colony algorithm and design point of integration of the ant colony algorithm and genetic algorithm. C # programming language used in the calculation, the results show that the improved ant colony algorithm significantly enhanced the quality of the evolution of collective, improve the speed of convergence of the algorithm, compared with the traditional ant colony algorithm optimization capabilities of the hybrid ant colony algorithm, the convergence speed, reliable resistance were improved to some extent.Keyword：Vehicle Routing Problem；Genetic Algorithm；Ant Colony Optimization；目录基于混合蚁群算法解决车辆路径问题研究 (1)1 引言 (1)1.1 课题研究意义 (1)1.2 主要工作 (2)2、车辆路径问题 (2)2.1车辆路径问题概述 (2)2.2 CVRP问题的数学模型 (3)2.3 VRP问题求解方式 (4)2.3.1求解方法演进 (4)2.3.2启发式算法求解VRP问题 (4)2.3.3混合算法解决VRP问题 (5)3、蚁群优化算法 (6)3.1蚁群算法概述 (6)3.2基础蚁群算法解决VRP问题 (7)3.2.1路径转移概率 (7)3.2.2轮盘赌方式的路径选择 (7)3.2.3信息素更新 (8)3.2.4局部优化 (9)3.2.5基本蚁群算法解决VRP问题流程 (9)4、混合蚁群算法求解CVRP问题 (12)4.1遗传算法概述 (12)4.2遗传算法和蚁群算法的融合策略 (13)4.3遗传算子策略 (14)4.3.1种群的选择方式 (14)4.3.3适应度转换 (15)4.3.3遗传算子的交叉方式 (15)4.4遗传算法所求得解的信息素更新方式 (16)4.5停滞判断 (16)4.6遗传算法策略 (17)4.7算法步骤 (17)4.8实验结果 (18)5结论 (21)参考文献 (22)1 引言1.1 课题研究意义车辆路径问题( Vehicle Routing Problem，VRP) 是物流管理研究中的一项重要内容。
基于蚁群算法的物流车辆路径优化问题的研究课件
动态规划算法
将VRP问题视为一个n阶段的决策问题,进而将其转 求解n个具有递推关系的单阶段决策问题.Eilon通 形式利用动态规划法求解具有固定车辆数的VRP问
由Fisher等人提出,用以求解带能力约束、时间窗
三下标车辆流方程
停留时间的VRP问题。在该方程中,两个下标表示 一个下标表示车辆的序号。
Laporte提出了用以求解对称的一般VRP问题,结合 二下标车辆流方程 的思想,核心依然是线性规划。
基于蚁群算法的物流车辆路径优化问题
15
的研究
蚁群算法简史
1998年10月在比利时布鲁塞尔召开了第一届蚁群 国际研讨会（ANTS），标志着蚁群算法的正式国际
2000年，Marco Dorigo和Bonabeau E等人在国际 学术刊物《Nature》上发表了蚁群算法的研究综述 而把这一领域的研究推向了国际数学的最前沿。
4
的研究
根据实际约束条件的差异，车辆路径问题 变万化，并各具特色。
TSP
VRP
CVRP
拓展VRP
VRPTW MDVRP
SVRP
SDVRP
基于蚁群算法的物流车辆路径优化问题 的研究
配送和收集
5
经典车辆路径问题CVRP
经典车辆路径问题，其实就是在车辆路径的调度中，仅仅 的货车载重量约束(或容量约束)的最一般化的运输问题，即 的车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem）。 经典VRP要求满足的条件及假设：
基于蚁群算法的物流车辆路径优化问题
19
的研究
下图是一个形象化的图示，用以说明蚁群的路径搜索过程
蚂蚁觅食协作本质可概括成如下三点： ① 路径概率选择机制：信息素踪迹越浓的路径，被选中的 ② 信息素更新机制：路径越短，路径上的信息素踪迹增长 ③ 协同工作机制：蚂蚁个体通过信息素进行信息交流。
基于自适应蚁群算法的车辆路径问题研究
基于自适应蚁群算法的车辆路径问题研究车辆路径问题是一个NP-hard问题，传统的方法对其进行有效求解，本文分析了蚁群算法在VRP问题中的可行性，并提出了自适应策略对传统的蚁群算法进行改进，该策略可以根据不同搜索阶段调整参数提高算法的收敛速度。
最后，通过芜湖市的数据对该方法进行检验，实验结果显示，本文提出的自适应蚁群算法的性能优于传统的蚁群算法。
标签：车辆路径问题蚁群算法自适应策略一、引言车辆路径问题（VRP）是物流研究领域中一个具有十分重要理论和现实意义的问题，该问题可以描述为一个需求点位置已知的物流服务网络的车辆配送问题，其目标就是寻找最小费用的车辆配送路线。
车辆路径问题是一个著名的NP 完全问题，只有当其规模较小时，才能求得其精确解。
近年来，大量的研究结果显示，启发式算法在求解大规模车辆路径问题时是一种有效的途径。
蚁群算法（ACO)是由意大利学者Dorigo等人在20世纪90年代初首先提出来的，它是继模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索算法、人工神经网络等以后的又一种应用于组合优化问题的启发式搜索算法。
比较有代表性的研究有，M.Dorigo等人使用蚁群算法解决TSP问题，然后进一步把它们的方法扩展到了解决不均衡的TSP、QAP和job-shop调度问题中；为了克服在Ant-Q中可能出现的停滞现象，Stützle,T.等人提出了MAX-MIN蚁群算法，称作MMAS，该算法为了避免算法过早收敛非全局最优解，将各路经的信息素浓度限制在[τmin,τmax]之间，各路径初始信息素初值设为最大值τmax，并且一次循环后只增加路径最短的蚂蚁经过路径的信息素；吴庆洪等人提出了具有变异特征的蚁群算法，在基本蚁群算法中引入变异机制，充分利用了2-交换法简洁高效的特点；姚宝珍[4]提出了一种自适应的蚁群算法，该算法可以根据搜索的阶段调整参数;陈等人提出了一种基于分布均匀度的自适应蚁群算法，该算法根据优化过程中解的分布均匀度，自适应地调整路径选择概率的确定策略和信息量更新策略。
基于改进的蚁群算法的目标物流车辆路径优化
现代电子技术Modern Electronics Technique2024年4月1日第47卷第7期Apr. 2024Vol. 47 No. 70 引 言冷链物流是指在整个物流过程中对温度敏感的产品（如食品、药品、化学品等）进行温度控制和监测的一种物流管理方式。
冷链物流的发展受到全球经济、技术创新和消费者需求等多方面因素的影响。
全球化趋势促使企业将供应链整合到全球范围内，这对冷链物流提出了更高的要求。
协同作业、跨国合作和全球供应链的整合需要更高水平的冷链技术和管理。
冷链物流的发展已经近几十年了，但是冷链物流的路径设计一直困扰着物流公司，在路径行驶过程中总会遇到障碍物或者路况复杂的情况，针对此类情况车辆在基于改进的蚁群算法的目标物流车辆路径优化曾 胜1， 王 兵2， 戴贤君3（1.皖江工学院 电气信息工程学院， 安徽 马鞍山 243000；2.安徽工业大学 电气与信息工程学院， 安徽 马鞍山 243000；3.中国计量大学 生命科学学院， 浙江 杭州 310000）摘 要： 随着冷链物流发展，物流车的路径优化已逐渐显现在大众的视野中，但是运输成本与路径一直困扰着物流公司，针对此类情况，文中提出冷链物流车的路径优化。
主要设计以下两个方面：通过建立冷链物流模型，从碳排放成本与车辆运输成本进行模型建立；通过改进的蚁群算法研究，引入最优最差蚁群算法与启发因子算法对其路径优化建立模型。
通过传统蚁群算法的研究与改进后的蚁群算法可以缩短车辆行驶路径，改进后的蚁群算法可以提升收敛性，优化了车辆行驶路径。
结果表明，基于改进的蚁群算法可以优化路线、降低运输成本，优于传统的蚁群算法路径优化，提高了公司运输效率。
关键词： 冷链物流； 改进蚁群算法； 优化路线； 提升收敛性； 降低运输成本； 提高运输效率中图分类号： TN99⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X （2024）07⁃0181⁃06Target logistics vehicle path optimization based on improvedant colony optimization algorithmZENG Sheng 1, WANG Bing 2, DAI Xianjun 3(1. School of Electrical Engineering, Wanjiang University of Technology, Ma'anshan 243000, China;2. School of Electrical and Information Engineering, Anhui University of Technology, Ma'anshan 243000, China;3. College of Life Sciences, China Jiliang University, Hangzhou 310000, China)Abstract ： With the development of cold chain logistics, the route optimization of logistics vehicles has gradually appeared in the public's vision. However, the transportation cost and route have been troubling logistics companies. In view of this, the route optimization of cold chain logistics vehicles is proposed. The following two aspects are mainly designed. By establishing a cold chain logistics model, the model is established by taking account of the carbon emission cost and vehicle transportation cost. By the research on the improved ant colony optimization (IACO) algorithm, the optimal and worst ACO algorithm and heuristic factor algorithm are introduced to establish the path optimization model. The traditional ACO algorithm and the IACO algorithm can shorten the vehicle driving path, and the ACO algorithm can improve the convergence and optimize the vehicle driving path. The results show that the IACO algorithm can optimize the route and reduce the transportation cost, which isbetter than that of the traditional ACO algorithm, so the improved algorithm can enhance the transportation efficiency of the company.Keywords ： cold chain logistics; IACO algorithm; route optimization; convergence improvement; transportation cost reduction;transportation efficiency enhancementDOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2024.07.032引用格式：曾胜，王兵，戴贤君.基于改进的蚁群算法的目标物流车辆路径优化[J].现代电子技术，2024，47（7）：181⁃186.收稿日期：2023⁃11⁃21 修回日期：2023⁃12⁃15基金项目：国家自然科学基金资助项目（62172004）；安徽高校研究项目（2022AH052433）；衢州市科技计划项目（2022K26）181现代电子技术2024年第47卷行驶过程中应找到一条无障碍路线，缩短运输时间，降低运输成本，为物流公司节约成本。
蚁群优化算法在物流路径规划中的应用
蚁群优化算法在物流路径规划中的应用随着全球物流业务的快速增长和复杂性的提高，物流路径规划成为一个关键的挑战。
物流路径规划旨在通过优化货物的运输路径，以实现运输过程的高效性和成本效益。
在解决这一问题时，蚁群优化算法被广泛应用于物流路径规划中，因其模拟蚂蚁寻找食物的行为方式，可用于有效地找到最佳路径。
蚁群优化算法是一种基于群体智能的启发式优化算法，最初由著名的比利时科学家Marco Dorigo在1992年提出。
它模拟了蚂蚁寻找食物的行为方式，通过蚂蚁之间的信息交流和集体智慧，找到最佳路径。
在物流路径规划中，蚁群优化算法模拟了货车在不同路径上的行驶情况，找到了适合物流运输的最佳路径。
蚁群优化算法通过模拟蚁群中蚂蚁的行为，例如挥发信息素和感知周围环境，来解决物流路径规划中的问题。
当一只蚂蚁发现了一条路径，并成功找到了目标点时，它会沿着路径释放信息素。
这种信息素会被其他蚂蚁感知到，并通过环境中的信号浓度决定下一只蚂蚁选择的路径。
信息素的浓度取决于蚂蚁的路径质量，路径质量越好，信息素浓度越大，其他蚂蚁更有可能选择该路径。
通过这种方式，蚁群优化算法可以逐渐找到最佳路径。
在物流路径规划中，蚁群优化算法可以用于解决各种问题。
首先，它可以解决单车多点物流路径规划问题。
通过将不同地点表示为节点，并使用蚂蚁的行为模拟节点之间的移动，蚁群优化算法可以找到最佳的运输路径，从而在减少成本的同时提高交付速度。
其次，蚁群优化算法也可以用于解决多车联合配送的问题。
在这种情况下，蚂蚁代表不同的货车，它们通过信息素的交流和感知周围的环境来选择最佳的路径。
通过在路径上放置信息素，并根据货车的载重量、速度和成本等因素来调整信息素的释放，蚁群优化算法可以找到最优的配送方案。
此外，蚁群优化算法还可以应用于动态物流路径规划问题。
在动态环境中，物流网络可能会发生变化，例如交通堵塞、道路维修等。
蚂蚁在搜索过程中能够感知到这些变化，并根据其它蚂蚁的决策调整自己的路径选择。
蚁群优化算法求解车辆路径问题的研究
技术创新《微计算机信息》(管控一体化)2010年第26卷第8-3期360元/年邮局订阅号：82-946《现场总线技术应用200例》软件时空蚁群优化算法求解车辆路径问题的研究A Study Of Improved Ant Colony Optimization Algorithm for Vehicle Routing Problem(中山市技师学院)蒋松荣JIANG Song-rong摘要:车辆路径问题(VRP)是物流研究领域中一个具有重要理论和现实意义的问题。
蚁群优化(ACO)算法在求解TSP 等组合优化问题时表现出优良的性能使得其可以应用到VRP 问题的求解中。
而如何使算法在对搜索空间的探索和对已发现的最优解的开发之间保持平衡是一个亟待解决的问题。
本文在ACS 算法的基础上提出一种针对VRP 问题的云模型蚁群算法CMACA,通过引入半云模型作为模糊隶属函数,对部分较优路径进行随机性全局信息素更新,从而提高算法对搜索空间的探索,同时通过对云隶属函数的参数控制,实现算法在探索与开发之间的自适应调整。
VRP 问题的仿真实验结果表明,基于云模型的蚁群算法在求解VRP 问题时要优于MMAS 算法与ACS 算法。
关键词:车辆路径问题;云模型;蚁群优化中图分类号:TP311文献标识码:AAbstract:As an important issue of the research in logistic management,vehicle routing problem has important theoretical and practi -cal significance.Ant Colony Optimization (ACO)is one of the most effective algorithms to solve the VRP,and an important issue of Ant Colony Optimization is how to keep the balance between the exploration in search space regions and the exploitation of the search experience gathered so far.In this paper,a novel cloud model ant colony algorithm (CMACA)based on ACS is proposed for VRP,which is using cloud model as the fuzzy membership function and constructing a self -adaptive mechanism with cloud model.By using the self -adaptive mechanism and the pheromone updating rule of better solution which is determined by the membership function uncertainly,CMACA can explorer search space more effectively than ACS.The results of simulation on VRP show that CMACA is more effective than ACS and MMAS.Key words:Vehicle Routing Problem;Cloud Model;Ant Colony Optimization文章编号:1008-0570(2010)08-3-0220-031引言车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是对车辆的运行线路进行合理规划,使车辆以最小的费用通过所有的装货点或卸货点,是物流研究领域中一个具有重要理论和现实意义的问题。
基于蚁群算法的物流配送中车辆路径优化问题研究
基于蚁群算法的物流配送中车辆路径优化问题研究张伟【摘要】随着我国社会经济的发展,特别是网络交易需求量的增多,物流行业得到了前所未有的机遇,同时也给物流行业发展提出了更高的要求.物流配送过程中,车辆路径问题直接关系到货物能否及时的送到,关系到物流行业的成本.传统的物流车辆路径优化方式需要花费较长的时间,并且寻找最优路径过程十分困难,在一定程度上会增加物流配送的成本.文章考虑到配送成本、配送的时间等问题,提出了一种基于蚁群算法的车辆路径优化算法.蚁群算法是一种基于对蚁群觅食过程选择最短路径原理而提出的一种优化算法,在物流配送车辆路径优化中有着十分有价值的借鉴意义.首先对物流配送车辆路径优化问题进行简单的分析,然后探讨其数学模型的建立,并在分析蚁群算法相关理论的基础上,提出具体的车辆路径优化的具体方法,最后通过仿真实验,验证这种路径优化算法的有效性.【期刊名称】《物流科技》【年(卷),期】2015(038)010【总页数】4页(P48-50,60)【关键词】物流配送;车辆路径;优化【作者】张伟【作者单位】兰州交通大学机电技术研究所,甘肃兰州730070【正文语种】中文【中图分类】U116.20 引言在经济全球化的大趋势下，物流行业也发生了一定的变化，已经从传统的运输服务行业逐渐向着综合性物流系统型行业的模式发展。
现阶段，很多国家及地区都形成了较为完善的物流理念，拥有着成熟的物流技术，我国物流行业发展虽然缓慢，但是由于我国资源丰富，铁路、公路等物流基础设施建设比较完善，为物流行业发展提供了良好的环境，使得我国的物流行业齐头并进，逐渐具备了与国外先进物流技术相媲美的实力。
现代化物流配送是市场经济发展的要求，对促进大众消费、优化资源配置等方面都具有较大的影响。
物流配送方案的好坏，在很大程度上决定了物流配送的效率与成本，同时也影响着实现物流服务行业的附加价值。
而物流配送车辆路径优化问题，早在1959年就由Dantzig 及Ramser 提出，后来这一说法引起了物流科学、组合数学、应用数学、运筹学等学者、专家们的重视，成为组合优化领域的热门话题。
蚁群算法在车辆路径问题中的应用
蚁群算法在车辆路径问题中的应用蚁群算法在车辆路径问题中的应用摘要蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是意大利学者M.Dorigo等人通过模拟蚁群觅食行为提出的一种基于种群的模拟进化算法。
通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素（pheromone）的最短路径的搜索策略，给出了基于MATLAB 的蚁群算法在车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）中的应用。
蚁群算法采用分布式并行计算机制，易于其他方法结合，而且具有较强的鲁棒性，但搜索时间长，容易陷入局部最优解。
针对蚁群算法存在的过早收敛问题，加入2—opt方法对问题求解进行了局部优化，计算机仿真结果表明，这种混合型蚁群算法对求解车辆路径问题有较好的改进效果。
关键词：蚁群算法、组合优化、车辆路径问题、2-opt方法1.车辆路径问题车辆路径问题（VRP）来源于交通运输，1959年由Dantzig 提出，它是组合优化问题中一个典型的NP-hard问题。
最初用于研究亚特兰大炼油厂向各个加油站投送汽油的运输路径优化问题，并迅速成为运筹学和组合优化领域的前沿和研究热点。
车路优化问题如下：已知有一批客户，各客户点的位置坐标和货物需求已知，供应商具有若干可供派送的车辆，运载能力给定，每辆车都是从起点出发，完成若干客户点的运送任务后再回到起点。
现要求以最少的车辆数和最少的车辆总行程来完成货物的派送任务。
2、蚁群系统基本原理在蚂蚁群找到食物时，它们总能找到一条从食物到蚁穴之间的最短路径。
因为蚂蚁在寻找食物时会在路途上释放一种特殊的信息素。
当它们碰到一个还没有走过的路口时，会随机地挑选一条路径前行。
与此同时释放出与路径长度有关的信息素。
路径越长，释放的激素浓度越低。
当后面的蚂蚁再次碰到这个路口时，会选择激素浓度较高的路径走。
这样形成了一个正反馈，最优路径上的激素浓度越来越高，而其他的路径上激素浓度却会随时间的流逝而消减。
蚁群优化算法在物流配送车辆路径问题中的应用研究
蚁群优化算法在物流配送车辆路径问题中的应用研究席先杰【期刊名称】《廊坊师范学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(011)006【摘要】Vehicle routing problem （VRP）, which belongs to NP problems, is a typical combinational optimization problem widely utilized in logistic distribution. Therefore, this paper puts forward an improved ant colony optimization （ACO） algorithm to solve VRP. Thus, a VRP based on ACO algorithm is implemented. Results of the experiment prove the effectiveness of ACO algorithm in solving VRP.%车辆路径问题（VRP）是一类物流配送领域具有广泛应用的组合优化问题，属于NP难题。
一种改进的蚁群优化算法可以用于求解VRP。
实验结果表明，采用蚁群优化算法能有效求解VRP问题。
【总页数】3页(P30-31,35)【作者】席先杰【作者单位】台州职业技术学院,浙江台州318000【正文语种】中文【中图分类】TP29【相关文献】1.基于Spark的蚁群算法在物流配送路径优化问题中的应用研究 [J], 郭宝恩2.一种改进型蚁群算法在带硬时间窗的战场车辆路径问题中的应用研究 [J], 吕游;杨波3.蚁群优化算法在物流配送车辆路径问题中的应用研究 [J], 席先杰4.蚁群算法在车辆路径智能优化问题中的应用研究 [J], 涂晓彬5.基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化方法 [J], 濮明月;张彦如因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于蚁群算法的物流路线策略
针对物流配送中车辆路径的合理与对物流配送服务 水平、成本和效益影响很大的情况，本项目拟采用 人工智能中的蚁群算法计算物流运输的较小成本路 线，从而为物流部门的物流策略提供参考。
进一步研究蚁群算法的基础理论和应用，并用蚁群 算法解决旅行商问题。 研究将蚁群算法与其它算法进行混合，以求得到更 高的效率，并用该算法解决车辆路径问题。 将研究出的算法进行并行方面的优化，使算法的运 行时间减少。 将研究出来的算法研发成原型系统，并制作交互良 好的接口，方便使用投入实际应用。
研究步骤
◦ 2013年3月- 5月 分析旅行商问题和车辆路径问题，研究并实现基础蚁群算法，并 用蚁群算法解决旅行商问题
◦ 2013年6月-8月 将蚁群算法和别的算法进行混合，并使用混合的蚁群算法解决 VRP问题。 ◦ 2013年9月-11月 了解、使用并行策略对混合蚁群算法进行优化。 ◦ 2013年11月-2月 对实际物流问题进行数学建模，将混合蚁群算法用于实际物流问 题中。整理混合蚁群算法的代码，并制作接口，方便调用；制作演示 界面，调整算法在实际应用中的灵活性。编写文档，测试与完善算法 和接口。
完成算法的系统原型，撰写相关文档包括总体分析， 详细设计等。 完成研究报告一份。 发表二篇有关的学术论文。 人才培养：我们小组将会提高算法设计与应用能力、 软件工程的能力和科技实践与创新能力。
研究的主要问题和解决方法
◦ 对旅行商问题和车辆路径问题的理解。 ◦ 对基础蚁群算法的理解。 ◦ 将蚁群算法和别的算法进行混合，弥补蚁群算法的缺点， 并使用混合的蚁群算法解决VRP问题。 ◦ 对基础蚁群算法进行并行优化。 ◦ 对混合蚁群算法进行并行优化。 ◦ 混合蚁群算法在实际配送中的应用。 ◦ 使用面向对象的思想，编写适用性良好的接口。并制作算 法演示界面。
!基于MATLAB的混合型蚁群算法求解车辆路径问题
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