基于蚁群算法的公共自行车系统调度算法
基于蚁群算法的车辆调度问题
刻， 各 个城 市 间 连 接 路 径 上 的 信 息 素 浓 度 相 同 ， ２ ， …， ） 根据 各 个 城 市 间连 接 路
主要算 法有 粒 子群算 法 、 蚁群 算法 等 。
本 文采 用 基于 模 型 的 预先 优 化 法 ， 根 据 配 送 中 真 出最 短路 径 。运 送 时 ， 配 送 车辆 可 以根 据 预 先 优
１ 车辆调度数学模型的建立
不 失一 般性 ， 设 整个 蚁群 中的蚂 蚁数 量为 ｍ， 所 需 访 问 的配送点 的数 量 为 ， 城市 ｉ 与城市 之 间 的 距离为 ｄ （ ， Ｊ ＝ ＝ ＝ １ ， ２ ， …， ） ， 在ｔ 时刻 配送 点 ｉ和配 送 点 连 接路 径上 的信 息 素 浓度 为 ｒ ｆ （ ￡ ） 。初 始 时
随着 运输 的发 展 ， 物 资 的流 通 从单 一 的 车辆 配 送 运 输发 展到 了大 规 模 的 车 辆 配送 系统 ， 将 多个 车
辆 多个 需 求地 点放 在 一 个 系 统 中进 行 考 虑 ， 确 定 车 辆 的运输 线 路 。车 辆 调 度 问题 实 质 上 是 个 复 杂 的
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ａｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ ｐ ｒ ｉ ｎ ｃ ｉ ｐ ｌ ｅ ａ ｎ ｄ ｍａ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ ａ ｎ ｔ ｃ ｏ ｌ ｏ ｎ ｙ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ，ｗｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｌ ｉ ｖ ｅ ｒ ｙ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ａ ｎ ｄ ｇ ｉ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ｕｓ ｉ ｎ ｇ Ｍ ＡＴＬ ＡＢ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ ｔ ｏ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ａ ｍｐ ｌ ｅ ，ｎ ｏ ｒ ｅ ｔ ｕ ｒ ｎ ｔ ｙ ｐ ｅ
基于蚁群算法的多配送中心车辆调度问题的探讨
2020年第3期No. 3, 2020(总第130期)(Sum No. 130)九圧学院学理(自然科学版)Journal of jiujiang University (natural sciences )軒嫦算法的多配送中心辎调度问题的mr殷玲玲苏剑锋(六安职业技术学院 安徽六安 237158)摘要：多配送中心物流配送车辆调度问题作为多项式复杂程度的非确定性问题，伴随客户数量增长以及规模扩大，可供选择的配送路径方案数量也呈现出指数型增长趋势.应用启发式算法求解该问题具有一定的可行性.文章即提出基于蚁群算法的多配送中心车辆调度问题，就分解法求解多配送中心车辆调度的模型与算法进行分析与阐述，仅供业内人士参考与借鉴.关键词：车辆调度，配送中心，蚁群算法中图分类号：TP311.5文献标识码：A 文章编号:1674 - 9545 ( 2020 ) 03 - 0040- (04)D0I ： 10. 19717/j. cnki. jjun. 2020. 03. 011作为现代智能化物流系统中非常重要的环节之一，物流配送应当根据用户方订货需求，在配 送中心完成分货、配货工作并通过各种运输途径 将货物送交至收货方.在整个配送业务过程中存 在大量需要进行优化的决策问题，而车辆调度正 是关系到配送速度、配送服务质量、配送成本的 核心问题⑴.从这一角度上来说，对多配送中心车辆调度优化问题进行研究有着非常重要的意义. 1车辆调度问题概述作为现代智能化物流系统中非常重要的环节 之一，物流配送应当根据用户方订货需求，在配 送中心完成分货、配货工作并通过各种运输途径 将货物送交至收货方.如果将物流体系中的配送 业务视作一个存在供求双方关系的系统，则有关配送中心的车辆调度问题就可以表述为：在拥有 若干配送中心、配送车辆以及客户的前提下，对 车辆行驶路线以及从出行时间进行合理调度与安 排，以确保在车辆最大行驶距离以及最大载重条 件的运输下能够完成货物在配送中心与客户间的 调度运输，达到目标函数的最优解⑵.因此，多 配送中心车辆调度优化问题可以按照如图1所示 方式进行描述.蚁群算法作为一种具有仿生性特征的随机搜 索寻优方法，具有群体启发式的特点，目前在智能 通信、人工智能、组合优化等多个领域中得到广泛应用•假定蚁群中蚂蚁数量为肌，城市i 与j 之间距 离用曲描述，同时符合崩=1,2,••・,〃,在力时刻下 位于城市i 中的蚂蚁个数表述为加(力)，则有m =X b 认t).初始时刻下,各条路上信息量处于均等状i 二 1态,且满足r,(0)二C,对于城市Z 转移至j 的启发信息%用描述，则在t 时刻下对于蚂蚁％而言，自力位*基金项目：安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(编号gxyq2019205)的成果之一。
基于蚁群算法的公共自行车站间调度优化_柳祖鹏
。
经过近 几 年 的 Ｐ 国内几个城市的 Ｂ Ｓ 实 践， 主要是 Ｐ Ｂ Ｓ 都出现了一些 急 需 解 决 的 共 性 问 题 ， “ 借车难 、 还 车 也 难” 问 题， 其 原 因 主 要 有： Ｂ Ｓ ①Ｐ 站点 的 选 址 不 合 理 ； Ｂ Ｓ 站 点 的 配 车 不 合 理； ②Ｐ 不及时 Ｂ Ｓ 站 点 之 间 的 自 行 车 调 度 不 合 理、 ③Ｐ ［ １］ 等 。 公共自行车系 统 站 间 自 行 车 数 量 的 及 时 、 合 理调度可以有效 地 提 高 系 统 中 自 行 车 的 周 转 率 ， 提高公共自行车系统的服务水平 。“ 调度车 ” 在自 行车站点 间 的 行 驶 路 径 是 一 个 典 型 的 旅 行 商 问
［ １］
求解最短行驶 回 路 的 难 度 随 着 站 点 数 量 的 增 题， 加而显著增大 。
1 模型的数学描述
公共自行车系统中的站间自行车调度是一个 特殊的旅行商问 题 ， 调度车必须从１个固定的起 点出发 ， 并且在每 个 经 过 的 站 点 收 集 多 余 的 自 行 车或投放补给一 定 数 量 的 自 行 车 ， 最终回到起点 完成 １ 次自行车调度 。 本研究假定自行车调度是 例行操作 ， 即根据 实 践 经 验 定 期 对 自 行 车 系 统 进 行调度操作 。 根据调度优化 的 特 殊 性 ， 建立模型的数学描 ， 述为 ： 给定图 Ｇ＝ （ 式 中： Ｖ， Ａ） Ｖ 为自行车站点 集； Ａ 为 各 站 点 相 互 连 接 组 成 的 边 集。 设 Ｄ ＝ （ 是由站点ｉ 和站点ｊ 之间的距离所组成的距 ｄ ｉ ｊ） 离矩阵 ； 设 Ｂ＝ （ 为各个自行车站点所需调度 ｂ ｉ） 的自行车 数 量 ， ｂ ０ 表 示 站 点ｉ 多 余ｂ ｉ＞ ｉ 辆自行 反之表示需要补给ｂ 车， ｂ ｉ 辆 自 行 车， ｉ ＝０ 的 站 点 不 需 要 调 度， 调 度 优 化 时 先 清 理 除 去 这 些 站 点。 ， 所有需要调度站 点 的 ｂ 如特殊情况 ｉ 之和应为０ 有增加投放自行 车 ， 可将多余自行车数映射到某 。 各 个 站 点 的ｂ 个站点 ， 以保 证 所 有 ｂ ｉ 之和为０ ｉ 值是由当前的实际自行车数与历史数据计算出的 理想配车数相减得到 。 在图 Ｇ 中 ， 要求确定 １ 条长度最短的 Ｈ ａ ｍ ｉ ｌ － 即从某 一 站 点 （ 起 点） 出 发， 遍历所有 ｔ ｏ ｎ 回路 Ｔ，
基于蚁群算法的生产调度优化研究
基于蚁群算法的生产调度优化研究生产调度优化是企业在实际生产中迫切需要解决的问题。
优化生产调度可以提高生产效率，降低成本，从而使企业更加具有竞争力。
本文将介绍一种基于蚁群算法的生产调度优化方法，该方法已被应用于实际生产中，并取得了较好的效果。
一、蚁群算法简介蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁寻找食物和回家的行为的优化算法。
在自然界中，蚂蚁在寻找食物和回家的过程中会释放信息素。
其他蚂蚁根据信息素的浓度来选择路径，越浓密的信息素则说明该路径越短，经过的次数也越多。
这样，整个蚂蚁群体就可以通过信息素的积累和挥发，找到一条最短的从巢穴到食物源的路径。
蚁群算法的基本思想是模拟上述过程。
假设蚂蚁代表一个个体，每个个体都有一个状态和行为策略。
状态表示当前所处的位置，行为策略表示如何选择下一步的位置。
蚂蚁会沿着信息素浓度高的路径前进，并在路径上释放信息素，以增加这条路径的信息素浓度。
信息素在时间上会挥发，所以信息素浓度会逐渐减少，从而让蚂蚁们可以探索到新的路径。
蚂蚁会不断地进行探索和更新信息素，直到找到最优解。
二、基于蚁群算法的生产调度优化方法基于蚁群算法的生产调度优化方法，可以将生产车间看作一个蚂蚁群体，每个工序看作一个位置，需要完成的生产任务看作食物源，调度方案看作路径。
每个工序的状态表示该工序的生产状态，行为策略表示如何选择下一个要生产的工序，即路径选择。
每次完成一个工序，就向相邻的工序释放一定量的信息素，以增加该路径的信息素浓度，从而使其他工序更有可能选择该路径。
信息素浓度会随着时间的推移逐渐减少，以允许寻找到新的路径。
该方法的优点在于可以考虑到许多实际生产中的因素，如生产线上每个工序的耗时、设备利用率、设备的切换时间等。
优化目标通常是最小化生产时间或最大化生产效率，即尽量减少生产任务的完成时间、节约生产成本，提高生产效率。
三、实际生产应用本文介绍的基于蚁群算法的生产调度优化方法已成功应用于某汽车零部件制造企业的生产调度中。
蚁群算法在交通规划中的应用策略设计
蚁群算法在交通规划中的应用策略设计交通规划是现代城市发展的重要组成部分，它对于城市的交通流量、道路拥堵、交通安全等方面的优化与管理起着至关重要的作用。
近年来，蚁群算法作为一种模拟昆虫觅食行为的智能优化算法，在交通规划中得到了广泛应用。
本文将介绍蚁群算法的基本原理，并探讨其在交通规划中的应用及相关策略设计。
蚁群算法源自昆虫世界中蚂蚁寻找食物的行为。
蚂蚁在寻找食物时释放出一种信息素，当其他蚂蚁感知到这种信息素时，它们会朝着信息素浓度高的方向移动，最终形成一条到达食物的最短路径。
蚁群算法通过模拟蚂蚁的觅食行为，实现了在复杂环境中找到最优解的能力。
在交通规划中，蚁群算法可以用于寻找最优的交通网络结构。
交通网络的结构对于交通流量的分配和道路的拥堵情况有着重要影响。
传统的交通规划方法通常是基于对道路流量的估计进行设计，而蚁群算法则能够以更智能化、更适应实时情况的方式进行设计。
蚁群算法通过模拟蚂蚁的觅食行为，可以找到最短路径和最优的节点连接方式，从而优化交通网络的设计。
在应用蚁群算法进行交通规划时，需要考虑以下几个关键因素。
首先是道路流量的估计，这是蚁群算法的输入参数之一。
可以利用历史交通数据、传感器数据等来获取道路流量的估计值，并将其作为算法的输入。
其次是交通网络的建模，包括节点和边的定义，并设定相应的权重。
权重可以反映道路距离、交通状况等因素，从而影响蚁群算法的结果。
最后是蚁群算法的参数设置，包括信息素的挥发速率、信息素强度等。
这些参数的设置会直接影响蚁群算法的搜索效果和结果。
蚁群算法在交通规划中的应用策略设计方面，可以考虑以下几个方面。
首先是交通网络的优化设计，可以通过蚁群算法搜索得到最短路径和最优的节点连接方式，从而降低道路拥堵情况，提高交通效率。
其次是交通信号灯的优化控制，可以利用蚁群算法对信号灯的配时进行智能调整，从而减少交通事故、提高交通流量。
第三是公共交通线路的优化规划，可以利用蚁群算法设计出最优的线路和站点，以提高公共交通的服务水平。
改进的蚂蚁算法车辆运行调度算法研究
第２卷 第１期 ８ ０
文章编号 ：０６—９４ （ ０ １ １ １０ ３ ８ ２ １ ）０—０６ ０ ３６— ４
计
算
机
仿
真
２１年１月 ０１ Ｏ
改进 的蚂 蚁算 法 车辆 运 行 调 度 算 法 研 究
徐 滨 张 ， 亦
（ ．宁夏职业技术学院 ， １ 宁夏 银川 ７ ０ ２ ； ５ ０ １
关键 词 ： 车辆调度 ； 蚂蚁算法 ； 优化模型 中图分类号 ： Ｐ ９ Ｔ３ １ 文献标识码 ： Ｂ
浅析蚁群算法在车辆调度问题中的应用
浅析蚁群算法在车辆调度问题中的应用作者：陈梦圆余函来源：《大东方》2018年第05期摘要：最优解方案是在生活和工作中经常出现的问题策略，其往往寻求系统中最高收入最低成本的设置点。
本文以运输业常见的车辆调度问题作为案例场景，建立VRP模型。
使用蚁群算法进行求解，寻找到用时最短人数最少的方案。
关键词：蚁群算法；车辆调度；数学建模；VRP模型一、引言当今社会，快递行业已成为人们日常生活中离不开的一部分，快递行业的蓬勃发展为生活带来了诸多便利。
一般地，所有快递到达某地后，统一存放在公司总部，然后安排业务员将快件一一送达。
对公司而言，既希望能尽快送完当日快件，又希望送货费用最省。
但越多的业务员意味着成本会越高，因此需要制定合理方案，提前安排好路线，保证任务的尽快完成，又能让业务员人数最少。
本文建立送货线路的VRP模型和最优人数的0-1规划模型，使用蚁群算法进行求解并将求解方案与现实方案进行对比来说明蚁群算法在车辆调度问题中的应用。
二、送货线路的VRP模型车辆调度问题VRP（Vehicle Routing Problem），可表示为：给定一个中心点（即公司总部）、一个车辆（即业务员）集合、一个客户（即送货点）集合，每辆车和客户都有自己的属性（载重量，货物需求量），要求所装载的货物不能超过车辆的总量（即载重量）。
起初所有车辆都在中心仓库，中心仓库和各客户点的位置坐标及货物需求量已知，中心仓库派送若干车辆。
每辆车都必须从起点出发，完成若干客户点的运送任务再回到起点。
[1]先假设每个业务员只送货一次，即只往返一趟，求得总路程最短的各个线路。
业务员送货运行线路均为平行于坐标轴的折线，为便于计算，先将折线化为直线，即视业务员通过任意两个相邻送货点之间行驶的线路均为直线。
业务员从公司总部出发，到各送货点送货，最终返回总部。
用点 0 表示总部，并命名为源点，点1，2，...，l表示m个业务员需要到达的送货点。
设任意两个送货点坐标分别为，因业务员送货运行线路均为平行于坐标轴的折线，故这两点间的距离为：完成每天快件派送所需业务员的最少人数：业务员每天送货，既要受限于一次性的快件携带量，又要受限于每日工作时间上限，属于多约束的非线性规划问题，是组合优化领域中的典型的NP难问题[2]。
基于蚁群算法的车辆调度问题研究答辩PPT课件
蚁群算法的改进
➢ 信息素浓度更新规则改进
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蚁群算法的改进
➢ 系数更新策略的改进
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蚁群算法的改进
➢ 轮盘赌选择策略
轮盘赌选择策略类似于博彩游戏中的轮盘赌。如表4.4所示，任务 点各自的选择概率将轮盘分成4个扇区，要进行1次选择，随机生成1 个随机数，相对于转动轮盘1次，获得1次指针停止位置，指针停止在 某一扇区，该扇区代表该任务点被选中。
图中方形代表车场圆形和三角形代表任务点相同形状的任务点属于一组23蚁群算法求解带时间窗的车辆调度问题带时间窗车辆调度问题的多目标函数24蚁群算法的改进信息素浓度更新规则改进25蚁群算法的改进系数更新策略的改进26蚁群算法的改进轮盘赌选择策略轮盘赌选择策略类似于博彩游戏中的轮盘赌
基于蚁群算法的车辆 调度问题研究
(EL EL j
j Eli Eli
)
tij
ELx
EL j或者ELx
ELi
i, j Vk i, j Vk i, j Vk , x Vk
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实例分析
采用标准数据 R102
29
实例分析
给出一个解得出车安排：车辆数17，总行驶路程1503.7313，总等待 时间是747.9307。出车安排如下表所示。
求解过程：
19
实例分析
任务点和车场分布如图所示：
图4.4 任务点和车场的分布图 注：图中方形代表车场，圆形代表任务点
20
实例分析
初始扫描线与X轴夹角设定为0，算法第一步由Sweep算法的两个分组 (1,3,5,6,8,11,12)，(2,4,7,9,10)。分组结果如下图所示：
图4.5 任务点的分组情况 注：图中方形代表车场，圆形和三角形代表任务点，相同形状的任务点属于一组
基于蚁群算法的动态车辆调度系统设计
最后通过硬件系统对集货或卸货非满载车辆的动态调度优化模 型进行了模拟演示。
基于蚁群算法的动态车辆调度系统设 计
在物流研究领域中,车辆调度问题是一个具有十分重要理论和现 实意义的问题,车辆配送路线的合理与否对于配送速度、运营成 本以及经济效益有很大的影响。因此采用科学合理的方法确定 配送路线是物流配送活动中非常重要的工作,通过对复杂的配送 系统进行优化,可以大幅度提高资源的利用率。
本文针对动态的车辆调度问题,主要做了以下几方面的工作：1. 首先描述了车辆调度问题,并根据影响车辆调度问题的因素对其 进行了分类,在此基础上给出了两种常见的车辆调度问题的数学 模型；接下来对动态的车辆调度问题进行了相关描述,介绍了两 种处理动态车辆调度过程中实时信息的方法。2.介绍了本文所 采用的蚁群算法的基本原理及其特点,并分析了其优缺点,针对 基本蚁群算法的不足之处改进了两种蚁群算法：自适应蚁群算 绍。
3.系统硬件设计：介绍了本系统的设计思想与总体框架,详细介 绍了模拟调度系统中配送车辆的智能小车的实现过程及各模块 的原理。4.采用自适应蚁群算法对集货或卸货非满载车辆调度 系统进行求解,运用MATLAB对其进行了仿真分析；采用最大-最 小蚁群算法带时间窗的车辆调度系统进行求解,运用MATLAB对其 进行了仿真分析。
目前动态调度问题在物流等行业的研究大多集中于软件研究,制 作可用于演示、规划设计、仿真模拟的实验平台还相对较少,因 此,本文以蚁群算法为中心,通过两种改进的蚁群算法分别对文 中所述的两类动态车辆调度问题进行了分析与仿真研究。并采 用CC2430芯片作为小车的驱动控制,通过Z-Stack组建了ZigBee 无线通信网络,搭建了动态调度的模拟演示系统,通过此系统可 以直观地感受到整个动态车辆调度的过程,也可以为类似物流系 统的规划设计、改进、模拟、预估等提供有利的帮助。
基于蚁群算法的交通网络优化设计
基于蚁群算法的交通网络优化设计在现代社会，交通网络的高效运行对于城市的发展和居民的生活质量至关重要。
随着城市化进程的加速，交通拥堵、出行效率低下等问题日益凸显，如何优化交通网络成为了一个亟待解决的难题。
蚁群算法作为一种新兴的智能优化算法，为交通网络的优化设计提供了新的思路和方法。
蚁群算法是受到自然界中蚂蚁觅食行为的启发而提出的。
蚂蚁在寻找食物的过程中，会释放一种叫做信息素的化学物质，通过信息素的浓度来引导其他蚂蚁的行动。
当更多的蚂蚁选择某条路径时，该路径上的信息素浓度就会增加，从而吸引更多的蚂蚁选择这条路径。
蚁群算法就是模拟了这种蚂蚁的群体行为，通过不断地迭代和更新信息素来寻找最优解。
在交通网络优化设计中，蚁群算法可以应用于多个方面。
例如，道路的规划和布局、交通信号的控制、公交线路的优化等。
以道路规划和布局为例，我们可以将交通网络中的节点看作是蚂蚁的巢穴和食物源，将道路看作是蚂蚁行走的路径。
通过设置合理的目标函数和约束条件，让蚁群算法在众多可能的道路组合中寻找最优的方案，使得交通流量能够更加均匀地分布，减少拥堵的发生。
在应用蚁群算法进行交通网络优化设计时，首先需要对交通网络进行建模。
这包括确定网络中的节点、边以及它们之间的连接关系，同时还需要考虑交通流量、道路容量、出行需求等因素。
然后，根据建模的结果，设置蚁群算法的参数，如蚂蚁的数量、信息素的初始浓度、信息素的挥发系数等。
接下来，让蚁群算法开始运行，通过蚂蚁的不断探索和信息素的更新，逐渐找到最优的交通网络方案。
在实际应用中，蚁群算法具有许多优点。
首先，它具有很强的全局搜索能力，能够在复杂的解空间中找到最优解或近似最优解。
其次，蚁群算法具有良好的鲁棒性，能够适应不同的交通网络结构和交通需求变化。
此外，蚁群算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高优化效果。
然而，蚁群算法也存在一些不足之处。
例如，算法的收敛速度相对较慢，需要较长的计算时间。
而且，算法的参数选择对优化结果的影响较大，需要通过大量的实验来确定合适的参数值。
基于改进蚁群算法的公交网络路径优化
关于筑梦路上演讲稿尊敬的各位老师，同学们：大家上午好!我相信，每个人都会有自己的梦想。
有些时候，梦想很容易实现。
但也有些时候，梦想就是一个看似不可能实现的目标。
时间，就是这么一个让人捉摸不清、古怪的家伙。
当然，我也有自己的梦想。
我的梦想是当一名语文老师。
把“语文知识种子”“传播”给小朋友们，好让他们学到知识。
长大以后，去完成自己的梦想、目标。
我的梦想是人人都有一颗感恩的心。
因为，现在的很多人心狠手辣的抛弃了他们的父母，学会了忘恩负义。
我的梦想是天下所有的孩子们都变得懂事一点、听话一点。
不要再做“小皇帝”了，爸爸妈妈也应该休息休息呀!我有梦，人人都有梦。
中国和其他的国家也都有他们“自己”的梦想。
中国，有强国之梦：以前，中国属于一个弱国。
于是，中国的很多人才就一起联手准备加快中国的科技发展速度。
在政府和老百姓的相互配合下，中国最终成为了一个强国!中国不但有强国之梦，还有富国之梦：随着我国经济事业的发展，中国的富国之梦正在画上一个圆满的句号。
我说着中国话;我写着方块字;我学着中国史;我食着中国菜;我听着东方红……我抚摸着中国的气息，在这东方的热土中快乐着。
我是中国人，我有中国梦。
我爱中国的文化，在五千多年来，我们的文化就没有中断过，一代接一代，传承下来。
我们的字里行间，都透露着一腔诗情;一股正气。
祖先们的光辉我们是忘不了的，不说那古代的伟大发明，就说说诗文：李白、白居易、杜甫，他们传递于我们的，是那一行行文字中的激情与豪迈，又不失风度，都是绝世佳品。
唯有这一点，就足以能让我的中国梦自豪了。
我的演讲结束了，谢谢大家!关于筑梦路上的演讲稿尊敬的各位老师，同学们：大家上午好!我相信，每个人都会有自己的梦想。
有些时候，梦想很容易实现。
但也有些时候，梦想就是一个看似不可能实现的目标。
时间，就是这么一个让人捉摸不清、古怪的家伙。
当然，我也有自己的梦想。
我的梦想是当一名语文老师。
把“语文知识种子”“传播”给小朋友们，好让他们学到知识。
基于蚁群算法的城市公共自行车调度研究
基于蚁群算法的城市公共自行车调度研究张辉++郑彭军摘要：由于城市公共自行车存在供需时空分布的不均衡性，因而进行公共自行车的调度是十分必要的。
通过分析现阶段我国城市公共自行车调度方式特性，为充分满足租赁者的需求，提出了一种带模糊时间窗的城市公共自行车调度路径优化模型。
以租赁点满意度最大化为目标函数，同时将基本蚁群算法进行改进后应用于求解最优调度路径模型。
最后，以宁波市公共自行车区域调度为例，运用Matlab进行仿真实验，证明了该模型及求解算法的有效性和可行性。
关键词：公共自行车调度；蚁群算法；模糊时间窗DOI：10.16315/j.stm.2015.06.006U491.1+7文献标志码：A公共自行车系统可有效缓解公共交通末端“最后一公里”出行难题，从而成为城市公共交通的重要辅助形式。
然而各城市在逐步推进公共自行车系统建设的同时，也伴随着不少问题，其中共性又极具代表性的是公共自行车的“租还车难”问题。
由此引发的公共自行车调度是以满足租赁者的租还需求为目的，为了提高公共自行车周转率的特殊的物流活动。
现阶段我国各城市的公共自行车调度工作主要以人工调度为主，信息化水平不高，调度人员多以历史或实时公共自行车租借数据凭主观经验通过巡逻的方式安排车辆调度路径，尚未形成科学系统的调度模式，时效性不高，不乏出现公共自行车车辆到位时租赁者转而选择其他交通方式的现象。
对于城市公共自行车调度，现有的研究主要分为静态跟动态调度两方面。
在静态调度方面：刘登涛等以运输成本最小化为目标建立了公共自行车系统的调度模型，并运用模拟退火算法求解该模型，得到了公共自行车系统的静态调度计划。
Benchimol[4]和Chemla假设城市公共自行车系统中各租赁点自行车库存量已给定，即在调度需求己知的情况下，以运输费用最小化为目标，进行公共自行车的调度。
Gune等研究了公共自行车系统的静态再平衡分配问题，以实现最低调度成本为目标确定调度序列站，由一辆调度车辆将公共自行车收集起来并交付到各个站点。
基于蚁群算法的公交路线走向模型及其求解
第6卷第2期2007年4月 江南大学学报(自然科学版)Journal of Southern Yangtze U niversity(N atural Science Edition) Vol.6 No.2Apr. 2007 文章编号:1671-7147(2007)02-0239-04 收稿日期:2005-11-23; 修订日期:2006-01-12. 基金项目:浙江省自然科学基金项目(601119). 作者简介:金孟合(1982-),男,浙江温州人,系统工程专业硕士研究生. 3通讯联系人:王慧(1959-),女,江苏无锡人,教授,硕士生导师.主要从事复杂过程模型化及优化,智能控制与计算智能研究.Email :hwang @基于蚁群算法的公交路线走向模型及其求解金孟合, 王慧3(浙江大学系统工程研究所,浙江杭州310027)摘 要:建立了新的公交路线走向的数学模型.该模型以动态直达人数为目标,路线的非直线系数为限制条件,并结合蚁群算法给出了求解路线优化设计模型的相应步骤.通过对案例的仿真,证明了该模型及求解算法的可行性和有效性.关键词:公交网络;路线走向;动态直达人数;蚁群算法中图分类号:O 224文献标识码:AA N e w Bus Routing Problem Model and Its SolutionAlgorithm B ased on Ant ColonyJ IN Meng 2he , WAN G Hui 3(Institute of Systems Engineering ,Zhejiang University ,Hangzhou 310027,China )Abstract :Bus routing problem is an important part of p ublic traffic network design.In t his paper ,t he mat hematic model of bus routing problem ,which takes t he maximum sum of dynamic nonstop passengers wit h bending modulus restricted ,is established and t he solution algorit hm based on ant colony algorit hm is developed.The feasibility and efficiency of t he algorit hm are verified by applying it to a sample system.K ey w ords :p ublic t raffic network design ;bus routing p roblem ;dynamic arrived people ;ant colony algorit hm 公交网络设计中路线走向问题是指在公交网络优化设计过程中,在确定起讫点以后,以某一优化指标(如直达人数最多、路线最短等)为目标函数,选出一个最佳的公交路线走向方案.但在现实生活中,一条公交路线除了起点及终点外,中途所经过的站点和路段也很重要,因为公交路线的走向选择会受到各种限制,如最好避开拥挤路段、非直线系数(指公交路线的实际长度与空间直线距离之比)不能太大等等,所以必须考虑公交路线的走向问题.目前,许多研究者将这一问题简单处理,即起讫点A 和B 一旦配对,A B 间的路线直接按最短路线法则确定[123],这样做虽然简单,但却不太符合实际,也可能不符合优化目标.因为在不是以路程长度为单一优化目标的情况下,最短路线不一定是最优路线.针对这种情况,文中提出了一种基于蚁群算法求解的公交网络设计中路线走向问题模型,设计了相应的求解算法及程序,并用该算法对文献[1]中的一个算例进行了仿真.结果表明,文中提出的优化方法是可行、有效的.如果将文中模型和交通出行矩阵(OD)流量分配算法相结合,还可以依次生成多条路线,进而形成公交路网.1 模型的建立在公交网络设计中,一条路线所确定的直达人数是一个重要的优化目标.大多数文献都是将起讫点之间的OD量视为一个不会随着路线改变而变化的固定值.然而,由于出行手段的多样化,人们外出有了更多的选择.例如一条公交路线的非直线系数必然会对这条路线的吸引人数产生一定影响,即若这条公交路线绕弯太多,使乘客出行的时间成本过高,那么乘客就会减少,该条路线的直达人数随之减少.一般要求非直线系数k≤115[3].因此,为了兼顾直达人数和路线非直线系数,考虑到路线非直线系数对直达人数的影响,文中提出了动态直达人数概念,因为设计的公交路线可能是非最短路径,有部分乘客可能会选择其他的出行方式,导致直达人数存在一定的变化,故将动态直达人数定义为直达人数除以路线的非直线系数.以规定的起讫点之间动态直达人数最多为目标函数,非直线系数为约束条件,建立了设计公交路线走向的数学模型max F=c ijk ij(1)其中k ij=S ijD ij s.t. kij≤k′式中:k′为k ij所能取的最大值,是一个设定的常数; F为起讫点i,j配对后整条线路上动态直达人数;c ij 为起讫点i,j配对后整条线路上的直达人数;S ij为起讫点i,j配对后整条线路的长度;D ij为起讫点i,j 在地理上的直线距离.2 蚁群算法原理及在公交路线走向问题模型中的应用 根据公交路线走向设计的优化命题,作者选择了蚁群算法.这是由意大利Dorigo M等首先提出的一种模拟蚂蚁外出觅食时在所经过路径上留下一种“外激素”行为的启发式优化算法[4],其主要特点是整个蚂蚁群的行为形成了正反馈、分布式计算以及富于建设性贪婪启发式搜索[426].在运用蚁群算法时,首先将公交路线规划区内的所有n条路段从1到n编号,每一条路段的初始信息量都是相等的.设τx=C(x=1,2,…,n),C是一个常数.寻优过程中,其信息量τx会随着蚁群经过后所留下的外激素量的变化而变化.在运动过程中,蚂蚁k在路口根据路线x上信息量的转换概率决定选择哪一条路线,转换概率P k x(t)表述为P k x(t)=ταx(t)ηβx∑l∈Aταx(t)ηβx(2)式中:A为蚂蚁在路口能够选择路段的集合,不包括已经过的路段;α,β为蚂蚁在运动过程中所积累的信息及启发因子在蚂蚁选择路段时所起的不同作用;η为选择路段i的期望程度,如路段交通太拥挤,希望能避开,那η的数值就可以取路段流量的倒数.在蚂蚁k到达终点以后,所有路段的信息量都需要更新τx(k)=ρτx(k-1)+Δτx(k-1,k) x=1,2,…,n(3)式中:ρ为设定的一个系数,指路段上的信息量会随着时间的增加而减少;1-ρ为信息量的蒸发系数;Δτx(k-1,k)为在蚂蚁k到达终点以后路段i上信息量的改变量,表达式为Δτx(k-1,k)=F(k)Q若蚂蚁k经过x0若蚂蚁k未经过x(4)式中:Q为一常数;F(k)为蚂蚁k所得规划方案的目标函数值,可由式(1)计算而得.基于蚁群算法的公交路线走向优化计算步骤如下:1)指定起讫点,计算循环次数为N max,N=0;2)设所有路段的初始信息量τx(0)=C x= 1,2,…,n,共有m只蚂蚁,F=0,k=1;3)N=N+1,若N>N max,退出计算;4)蚂蚁k从起点出发,根据可选路线x上信息量的转换概率P k x(t)决定选择哪一条路线,一直到到达终点,若还没有达到终点就没有可选路线,说明寻路失败,重复步骤4;5)到达终点,计算S ij,D ij,k ij,若k ij>k′,则重复步骤4;6)k ij≤k′,计算F(k),由式(3)、式(4)重新计算所有路段的信息量τx(k) x=1,2,…,n,若F(k)≥F,则F=F(k),画出蚂蚁k所经过的路线;7)k=k+1,若k=m+1,则重复步骤2,反之,042 江南大学学报(自然科学版) 第6卷 则重复步骤4.3 仿真结果利用文献[1]例子,图1为某区域的交通分区及交通网络,该区域的乘客OD 量见表1.蚁群算法参数设置为:C =018,α=1,β=1,ρ=018,η=1,Q =10000,m =50,N max =50,反复计算表明优化结果对初值并不敏感.图1 某区域的交通分区及交通网络Fig.1 R egion traff ic netw ork表1 公交乘客OD 量表T ab.1 P assengers OD tableO DABCDEFGHIJKLA 0347501763347201439112311422359B 3570491801377108516739802877C 5115010691401111627362963341D 75879970107012311281417212139103E 3503814716840111384762584180F 2021081232411280413216813458G 41505213403902813162160H 1087067150413627014182830I 38406161581814150212829J 15070101128787915192002941K 28302342394120282528021L51803911329505125273924 现以A 为起点,C 为终点,求解.当非直线系数限制k ′取不同值时,所对应不同的最优路线.仿真结果如图2所示.(a )k ′=114(b )k ′=116(c )k ′=117图2 仿真结果Fig.2 Simulation result 1)图2(a )中,当k ′=114时,F max =3982195,输出道路是A a FD KL C.2)图2(b )中,当k ′=116时,F max =410115,输出道路是A a Eb FD KL C.3)图2(c )中,当k ′=117时,F max =4216190,输出道路是A GEb FD KL C.仿真结果显示,当非直线系数限制k ′=114,此时的最佳路线就是最短路线;而当非直线系数限制k ′=116或k ′=117时,程序所得起讫点之间路线142 第2期金孟合等:基于蚁群算法的公交路线走向模型及其求解的优化目标函数值都要大于最短路线的优化目标函数值. 上述计算结果表明:在k′=114时,最短路线就不是最优路线,这时使用最短路法则所确定的路线不符合优化目标.4 结 语为解决公交网络设计中的如何确定起讫点配对问题,文中提出动态直达人数的概念,据此概念建立了一个确定公交路线走向的模型,应用蚁群算法给出了求解路线走向的具体步骤,并进行了算例的仿真.运用文中的模型可以很容易地求解任意两点配对所能够得到的最大直达人数,为优化配对提供数据;如与OD流量分配算法相结合,还可以依次生成多条优化的公交路线,进而形成更趋合理的公交路网.参考文献:[1]王炜.数学规划方法在公交网络优化中的应用[J].系统工程,1990,8(3):44251. WAN G Wei.Application of mathematical programming method in optimization of public traffic network[J].Systems En2 gineering,1990,8(3):44251(in Chinese).[2]王炜.一种简便实用的公交网络优化方法[J].交通与计算机,1990(3):40247. WAN G Wei.A simple optimal method in public transportation network[J].Computer and Communications,1990(3):402 47(in Chinese).[3]杨超,李彬.城市公共交通线网优化的图论模型与算法[J].同济大学学报:自然科学版,1998,26(3):2942298. YAN G Chao,L I Bin.Graph theory model and algorithm of urban public transport network’s optimization[J].Journal of Tongji University:Natural Science,1998,26(3):2942298(in Chinese).[4]Dorigo M,Manifzzo V,Colorni A.The ant system:optimization by a clony of coperating aents[J].IEEE Translation onSystems,Man and Cybernetics Part B:Cybernetics,1996,26(1):29241.[5]刘闯,韩印,江丽炜.智能化城市公共交通网络优化和设计模型研究[J].佳木斯大学学报:自然科学板,2003,21(3):2472251. L IU Chuang,HAN Y in,J IAN G Li2wei.Study on the optimization and design about intelligent public transport network[J].Journal of Jiamusi University:Natural Science Edition,2003,21(3):2472251(in Chinese).[6]张纪会,徐心和.一种新的进化算法———蚁群算法[J].系统工程理论与实践,1999(3):84287. ZHAN G Ji2hui,XU Xin2he.A new evolutionary algorithm ant colony algorithm[J].Systems Engineering2Theory&Prac2 tice,1999(3):84287(in Chinese).(责任编辑:邢宝妹) 242 江南大学学报(自然科学版) 第6卷 。
粒子群蚁群结合算法在车辆调度问题上的应用研究
。因此,对车辆调度问题的研究,不仅在学术理论上具有很大的 研究必要,而且还有相当大的现实基础。
本文是分别使用蚁群算法、粒子群算法和二者结合的算法对建 立的带时间窗的车辆调度模型进行分析和求解,最终得出结合算 法在优化性能上优于单纯的使用某一种算法。本文所做的主要 工作包括:一、分别介绍了蚁群算法和粒子群算法,对它们的数 学模型进行分析。
粒子群蚁群结合算法在车辆调度问题 上的应用研究
随着科学技术的日益发展以及互联网在人民大众生活中的普及, 电子商务是我们日常生活中一个重要的组成部分,而作为电子商 务最关键的的环节——物流配送,也展现出具大的研究价值。据 科学统计,在整个物流系统中,商品的配送成本占据总成本的60% 左右,而车辆调度问题是商品物流配送中最核心的问题。
蚁群算法采用正反馈机制,蚁群算法数据交 互和传承,实现蚁群内部的相互合作,更容易得出最优解。但是 蚁群算法收敛速度慢、计算时间长,而且容易过早的陷入局部最 优,出现停滞现象。
粒子群算法具有简单、容易实现、参数较少、收敛速度快的优 点,在一个搜索空间内,所有的粒子会根据粒子自身历史的最优 解和种群中粒子的全局最优解共同决定其飞行方向。所以本文 将蚁群算法和粒子群算法相结合,首先使用粒子群算法求出最优 解,将求出的最优解信息作为蚁群算法的初始信息素,再利用蚁 群算法求出最终的最优解。
二、本文在现代物流技术基础上,建立了一个带时间窗的车辆调 度模型,对车辆调度模型从理论和解决方法上进行了深度的研究。 然后分别用蚁群算法、粒子群算法、融合算法寻找最优解,通过 matlab仿真,得到实验数据,通过对实验数据进行分析得出结合 算法相比于原来的两种算法在寻找最优解时更高效。
单车场车辆路径问题的蚁群算法求解及程序设计
单车场车辆路径问题的蚁群算法求解及程序设计
尹朋珍;郭海湘;杨娟;诸克军
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2010(27)8
【摘要】以郑州煤电物资供销有限公司的炸药配送问题为背景,引入蚁群算法对该配送问题进行求解.算法采用蚂蚁系统算法的转移概率策略确定蚂蚁的转移方向,并结合最大最小蚂蚁系统算法的信息素更新机制进行信息素更新.当算法接近停滞状态时,对信息素进行再次初始化,以加强算法的搜索能力.从而,得到一条解决该实际问题的完整最优解,作为该公司物资配送的参考.同时,探讨了在VC+ +6.0环境中实现该算法的主要编程思想.最后,将得出的结果与遗传算法所得结果进行比较,得出蚁群算法在解决车辆路径问题上具有较好的搜寻能力和收敛能力.
【总页数】4页(P49-51,54)
【作者】尹朋珍;郭海湘;杨娟;诸克军
【作者单位】中国地质大学经济管理学院,湖北,武汉,430074;中国地质大学经济管理学院,湖北,武汉,430074;西安交通大学管理学院,陕西,西安,710049;中国地质大学经济管理学院,湖北,武汉,430074;中国地质大学经济管理学院,湖北,武汉,430074【正文语种】中文
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1.多约束下多车场车辆路径问题的蚁群算法研究 [J], 陈美军;张志胜;史金飞
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5.多车场车辆路径问题的新型聚类蚁群算法 [J], 陈美军; 张志胜; 陈春咏; 史金飞因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
【CN110334838A】基于蚁群算法和遗传算法的AGV小车协同调度方法及系统【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910290672.3(22)申请日 2019.04.11(71)申请人 国网新疆电力有限公司电力科学研究院地址 830011 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市新市区（高新区）长春中路恒达街200号申请人 国家电网有限公司(72)发明人 王永超 李宁 董亮 宋秩行 董文娟 段志尚 王润年 周慧琼 王健 黄大荣 刘洪亮 (74)专利代理机构 乌鲁木齐合纵专利商标事务所 65105代理人 周星莹 汤建武(51)Int.Cl.G06Q 10/04(2012.01)G06Q 10/08(2012.01)(54)发明名称基于蚁群算法和遗传算法的AGV小车协同调度方法及系统(57)摘要本发明涉及一种AGV小车协同调度技术领域，是一种基于蚁群算法和遗传算法的AGV小车协同调度方法及系统，前者包括：S1在二维地图模型上确定每辆AGV小车的起点和终点；S2根据蚁群算法选择每辆AGV小车的最优路径；S3根据遗传算法寻找所有AGV小车的最优调度顺序。
本发明在建立地图的条件下，通过蚁群算法求所有AGV小车的最优路径，并将其按照节点划分路段计算时间开销，然后利用遗传算法对多目标进行全局优化，得到耗时较短的AGV小车调度安排策略，保证了所有AGV小车的均衡调度，解决了单一算法不能对同时工作的所有AGV小车进行均衡调度问题。
同时采用的蚁群算法和遗传算法的协同调度方法，较以往的单一调度算法而言，时间复杂度相比较低，迭代速度较快。
权利要求书2页 说明书6页 附图7页CN 110334838 A 2019.10.15C N 110334838A1.一种基于蚁群算法和遗传算法的AGV小车协同调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，在二维地图模型上确定每辆AGV小车的起点和终点；S2，根据蚁群算法选择每辆AGV小车的最优路径；S3，根据遗传算法寻找所有AGV小车的最优调度顺序。
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公共自行车系统的调配规律：
1. 在平峰时的车辆调度或早高峰前的预调配 时 ，由于租赁点借还量较小，可以不考虑租 赁点的自行车数量随时间变化而变化的，不 考虑时间约束 2 . 高峰时期调配，租赁点借还数量大，借还 速率快，租赁点在未被调配之前可能就出现 无车可借或者无停车桩可还车的情况，因此 需要考虑时间因素。
模型求解
• 利用蚁群算法求解，关键步奏（蚁群算法 的参数设置）如下造可选租赁点集合Nki(满足各项约束条件要求) 3.信息素的表示，初始化及更新的原则
（1）信息素的初始化：τij( 0) = τmax （2）信息素的更新原则：
4.蚂蚁选择下一条路的策略
算法流程
3) lij表示租赁点 i 到租赁点 j 之间的距离。如 果2 个租赁点之间无法直接到达，其值为无穷大。 由于城市道路通行条件限制租赁点 i 到租赁点 j 的距 离 lij不等于租赁点 j 到租赁点 i 的距离 lji即 lij≠ lji 4) xij为调度车路线安排。当调度车经由租赁点 i 到租 赁点 j 时，xij取 1; 否则，xij取 0 5) 租赁点 i 的车辆调配需求为 di( i =1，2，…，n ) ， 且 di＜ Q ( 实际中若 di＞ Q ，可将租赁点 i 视作由几 个租赁点组成，这几个租赁点间距离及费用均为 0) 。 d0= 0 表示调配中心的需求
模型（两种）
• 1. 不带时间窗的公共自行车调配路径优化 模型 • 2. 基于滚动时域的公共自行车调配路径优 化模型
在模型之前提出几个假设
1) 用有向图 G = ( A，E) 表示公共自行车车辆调配网络。A = { 0，1，2，…，n} 表示租赁点的集合，0点表示调度中心; E = { ( i，j) i，j ∈ A，i ≠ j} 表示相连租赁点的边集; V = { 0， 1，2，…，m} 表示调度车的集合。 2) 调度车均从调度中心出发，并且最终回到调度中心，出 发时调度车上公共自行车数量为 0( 实际中若调度中心储 备有公共自行车，可以将调度中心看作由虚拟的一个调 度中心与几个租赁点组成，调度中心与这几个租赁点间 距离及费用均为 0)
不带时间窗的公共自行车调配路径 优化模型
不考虑时间的约束，以调配成本最小化为目标
基于滚动时域的公共自行车调配路径化 模型
目标：以租赁点满意度最大化为目标，使租 赁点拒绝需求者借还要求的次数最低 满意度函数是用来衡量租赁点对调度车调配 工作的满意程度。
基于滚动时域的公共自行车调配路 径化模型