物流企业车辆调度优化方法研究

通过仿真分析，证明了改进后蚁群算法的优越性。在此基础上， 设计并开发了物流车辆调ຫໍສະໝຸດ Baidu系统。
本文首先阐述了车辆调度问题的定义、组成要素和分类，着重 介绍面向载重能力约束的车辆调度问题和带时间窗的车辆调度 问题，详尽分析和说明各类约束条件的实际意义和数学描述， 在此基础上建立了两类问题各自的数学模型。然后，重点研究 了具有正反馈机制、高稳定性的用于求解车辆调度问题的蚁群 优化算法，针对传统蚁群算法搜索速度慢、容易陷入局部最优 解的缺点，明确提出了基于Sweep算法的初始解构建、确定性与 探索性并行搜索、信息素动态更新和关键参数优化等四种改进 方案。
物流企业车辆调度优化方法研究
近年来，随着智能交通和电子商务的快速崛起，现代物流呈现 出信息化、社会化的发展趋势。不断增长的业务量为物流企业 的蓬勃发展带来无限机遇，但同时也对物流运输能力和效率提 出新的要求。
如何通过提高物流运输效率，以最低的成本完成货物运输任务， 实现利润最大化是物流企业面临的首要问题。本文从物流企业 车辆调度问题着手，描述和分析了用于求解车辆调度问题的蚁 群优化算法，并针对其缺陷提出四点改进策略。
通过对旅行商问题的求解，证明改进后蚁群算法对最短路径搜 索具有高效性和稳定性。接着，进一步将改进后的蚁群算法用 于求解面向载重能力约束的车辆调度问题和带时间窗的车辆调 度问题。
分别设计了求解这两类问题的实现步骤，采用不同的测算实例 进行仿真分析。通过与传统的蚁群算法相比，无论在最优解计 算、搜索速度还是鲁棒性均具有明显的优越性。
最后，设计了物流企业车辆调度系统架构及功能，实现了对客 户信息、车场信息、货物信息、订单信息、车辆信息等的综合 管理；将改进的蚁群算法应用在车辆调度模块中，实现带时间 窗的辆调度任务的自动生成和各车辆最短路径的地图显示。通 过对实际订单的计算分析，本系统生成的配送计划合理、有效， 对物流企业的车辆调度具有重要的指导意义。