基于蚁群算法的车辆调度问题研究(毕业论文)
基于蚁群算法的货车调度问题研究
基于蚁群算法的货车调度问题研究近年来，随着经济的快速发展，物流行业也随之迅速壮大，货车运输成为现代社会经济生活中不可缺少的一部分。
然而，货车运输的高度复杂性以及大量的调度问题给物流企业带来了极大的挑战。
因此，如何有效地解决货车调度问题成为了研究的热点之一。
货车调度问题是指在满足顾客需求、优化运输成本和提高货车利用率等目标的前提下，设计出一个最佳的货车调度方案。
这一问题包括多个方面，如货车路径规划、配送计划、装载方案等。
因此，货车调度问题的解决涉及到多个学科领域，包括数学、计算机科学、运筹学等。
针对货车调度问题，目前已有多种解决方法，例如基于模型规划的方法、传统算法等。
然而，这些方法都有各自的缺点。
基于模型规划的方法需要复杂的数学模型和大量的计算，造成计算难度大、效率低等问题。
传统算法则在规模大的情况下无法取得理想的效果，同时由于货车调度问题的不确定性，也很难找到最优解。
在这样的情况下，蚁群算法作为一种群集智能算法，被越来越多地应用于货车调度问题的解决中。
蚁群算法源于对蚂蚁在寻找食物过程中的行为的模仿，通过模拟群体行为、自组织机制和正反馈机制等，寻找最优解。
与传统算法相比，蚁群算法具有更好的鲁棒性、更快的计算速度和更优的适应性。
基于蚁群算法的货车调度问题研究可以分为以下几个方面：一、基本模型建立在使用蚁群算法解决货车调度问题前，需要先根据实际需求建立基本的模型。
该模型需要考虑复杂的实际需求，如货车运输规模、种类、装载条件、道路状况、顾客需求等，以便求解最佳的货车调度方案。
同时，模型建立时需要考虑参数设置、目标设定等问题，以便更好地使用蚁群算法进行求解。
二、蚁群算法优化蚁群算法优化的目标是寻找到最优的货车调度方案。
在实际应用中，需要针对不同的需求，进行蚁群算法的优化。
例如，在过程中，对信息素的更新、信息素的扩散，以及蚂蚁的规划等过程需要进行优化，以便获得最优解。
同时，在模拟过程中需要加入一定的随机性，以防止陷入局部最优解。
基于蚁群算法的单配送中心车辆调度问题研究
Electronic Bussiness | 电子商务基于蚁群算法的单配送中心车辆调度问题研究王东 大连海事大学交通运输管理学院 辽宁大连 116000摘要:在未来市场的竞争中,物流作为“第三利润源泉”将起到举足轻重的作用。
物流配送是物流系统中一个重要环节,对其进行优化是物流企业实现提高效率,降低成本的重要手段。
本文首先在理论上对配送车辆调度问题进行了研究并对其各类常用解决方法作了简单比较。
其次介绍了蚁群算法的产生、发展,分析了蚁群算法的原理和实现流程,以及该算法在车辆调度问题中的应用。
同时对基本蚁群算法的优点及不足进行了简单分析,针对蚁群算法在搜索初期收敛速度慢和易收敛于局部最优解的缺陷提出了改进方法。
在改进算法中,将蚁群算法与遗传算法进行复合,并通过增加概率选择机制来提高求解效率,最终实现了算法的有效改进,保障了改进算法求解实际问题的有效性。
为进一步验证改进算法的可行性、适用性,本文通过开发的程序对车辆调度问题进行了仿真,取得了较满意的成果。
实验结果表明改进型蚁群算法性能优良,能在较短时间内求得车辆调度问题较满意的全局最优解关键词:蚁群算法;车辆调度;遗传算法;系统仿真一、引言随着市场经济的发展,作为“第三利润源泉”的物流产业与全球经济一同面临着改革与挑战,对市场经济的影响日益明显,人们对其的重视也越来越明显。
物流配送是物流系统中一个重要环节,在配送过程中,配送路径选择得合理与否对配送效率、成本、用户满意度的影响很大,采用科学合理的方法来确定配送路径,是配送活动中非常重要的一项工作。
本课题的研究以单配送中心的物流配送业务为背景,重点对配送车辆调度问题进行描述、建模、求解,利用蚁群算法及改进蚁群算法,优化对客户的派车问题及最佳车辆路径的选择问题,以减少配送成本,提高配送效率及客户满意度,增加企业经济效益。
二、车辆调度问题(一)车辆调度问题的提出物流配送的目标就是在满足客户要求(一般是时间要求)的前提下,投入最少的配送成本,完成配送目标。
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
基于蚁群算法的机场除冰车辆调度问题研究
些 自身 故 障外 ， 天气 情况 也成 为 飞行安 全必 须考 虑
的一个 重 要 因素 。特别 是在 冬季 冰雪 天气 的情 况下 ， 飞机 表 面会结 上一 层 冰 、 雪、 霜 的结 晶体 ， 这种 结 晶体
一
定 的容量 限制 ， 所 载 除冰 液 不 能超 过 这 个 限定 容
究 。Ｓ ｏ ｌ ｏ ｍｏ ｎ和 Ｄｅ ｓ ｒ ｏ ｓ ｉ ｅ ｒ ｓ首 次对 有 时 间 窗 约 束 的
量， 为简 化 问题 ， 假设所 有 除冰 车 的除冰液 容量 相 同 ；
ＶＲＰ问 题 进 行 了 研 究 ［ 】 ； Ｋ ． Ｃ ． Ｔ ａ ｎ等 人 用 局 部 搜 索、 模 拟退 火 、 遗 传 算 法 等 多种 启 发 式 算 法 对 有 时 间 窗约束 的 ＶＲ Ｐ问题 进 行 了 求解 【 ２ ； 王 海 星 对 蚁 群算 法 中的转移 策 略和信 息 素更新 策 略进行 了改进 ， 并且 取 得 了较满 意 的结果 ［ ３ ； 石 旭东 等学 者将 遗传 算 法 引
随着 我 国 民航 事业 的快 速 发展 ， 保证 飞机 安 全有 效 的运行 成 了 民航 业 发展 的重 要 问题 。除 了飞 机 的
一
有 的飞机 尽 可 能 在 规 定 的 时 间 窗 内完 成 除 冰作 业 。 研 究 除冰 车辆 的调 度 问题 目的在 于 使 飞机 用 最 小 的
期 第 １ ３ 卷 第 ２
２ ０１ ３焦
科
技
和
产
业
Ｖ０ １ ． １ ３ ，Ｎｏ ． ２
Ｆｅ ｂ．。 ２ Ｏ１３
２月
蚁群算法在车辆路径优化中的应用毕业论文
蚁群算法在车辆路径优化中的应用毕业论文目录摘要 (2)ABSTRACT (3)第1章绪论 (6)1.1 研究目的和意义 (6)1.2 国外研究现状 (7)1.2.1 国外研究现状 (7)1.2.2 国研究现状 (8)1.3 本文研究容 (9)（1）基本蚁群算法 (9)（2）蚁群算法的优化 (9)（3）蚁群算法在TSP问题中的应用 (9)1.4 开发环境与工具 (9)1.5 论文的组织结构 (10)第2章蚁群算法 (10)2.1 蚁群算法简介 (10)2.2 蚁群算法的原理 (11)2.2.1 蚂蚁觅食规则 (12)2.2.2 蚂蚁移动规则 (12)2.2.3 蚂蚁避障规则 (12)2.2.4 蚂蚁撒信息素规则 (12)2.3 蚁群算法的特点及优缺点 (13)2.3.1 蚁群算法的特点 (13)2.3.2 蚁群算法的优点 (14)2.3.3 蚁群算法的缺点 (14)2.5 蚁群算法的核心函数 (15)（1）初始化 (15)（2）选择下一个城市，返回城市编号 (15)（3）更新环境信息素 (17)（4）检查终止条件 (18)（5）输出最优值 (18)2.6 蚁群算法的参数分析 (19)2.6.1 蚂蚁数量N_ANT_COUNT (19)2.6.2 启发因子 (19)2.6.3 期望启发因子 (20)2.6.4 信息素挥发度 (20)2.6.5 总信息量（DBQ） (21)第3章改进的蚁群算法 (21)3.1 轮盘赌选择 (22)3.1.1 轮盘赌选择基本思想 (22)3.1.2 轮盘赌选择工作过程 (22)3.2 MAX_MIN ACO (24)3.2.1 MAX_MIN算法的框架结构 (24)3.2.2 MAX_MIN 算法流程图 (26)第4章蚁群算法在车辆路径问题中的应用 (28)4.1 车辆路径问题简介 (28)4.1.1 车辆路径问题定义 (28)4.1.2 车辆路径问题分类 (29)4.2 车辆路径问题的求解算法 (29)4.2.1 精确算法 (29)4.2.2 启发式算法 (30)4.3 蚁群算法解决车辆路径问题 (31)4.4 数值实验结果及分析 (33)4.4.1 轮盘赌选择优化前后数据对比 (33)4.4.2 MAX_MIN算法改进前后数据对比 (34)第5章总结与展望 (36)参考文献 (36)第1章绪论TSP问题是一种特殊的车辆路径问题，是作为所有组合优化问题的例而存在的，它已成为并将继续成为测试组合优化新算法的标准问题。
蚁群算法及在物流配送车辆调度中的应用研究的开题报告
蚁群算法及在物流配送车辆调度中的应用研究的开题报告1. 研究背景与意义随着物流配送业的发展，车辆调度成为了一个重要的问题。
如何合理地安排配送车辆的路线和时间，可以有效地降低成本和提高效率。
蚁群算法是一种新兴的启发式搜索算法，具有全局搜索和并行计算能力，被广泛应用于物流领域。
因此，研究蚁群算法在物流配送车辆调度中的应用，对于提高物流效率、降低成本具有重要意义。
2. 研究内容本论文主要研究蚁群算法在物流配送车辆调度中的应用。
具体内容包括：1. 蚁群算法的基本原理及其在物流领域中的应用研究。
2. 探讨物流配送车辆调度问题，并提出适用于该问题的蚁群算法模型。
3. 在模拟环境中验证蚁群算法模型的有效性和优越性，并与其他现有算法进行对比分析。
4. 讨论蚁群算法在实际物流配送车辆调度中的应用前景和推广价值。
3. 研究方法本论文采用文献综述、数学建模、实证分析等方法进行研究。
具体步骤如下：1. 文献综述：收集蚁群算法及其在物流领域中的应用文献，了解相关理论知识和研究进展。
2. 数学建模：根据物流配送车辆调度问题的特点，建立起适用于该问题的蚁群算法模型，并进行完整的参数设置和优化调整。
3. 实证分析：在模拟环境中进行蚁群算法模型的实证测试，并与其他算法进行对比分析，探究算法优化和改进方法。
4. 讨论和总结：对研究结果进行深入分析和讨论，探讨蚁群算法在实际物流配送车辆调度中的应用前景和推广价值，并总结研究成果。
4. 研究成果研究成果包括：1. 建立了适用于物流配送车辆调度问题的蚁群算法模型，并对模型进行了有效性验证。
2. 分析了蚁群算法模型的优越性，并与其他算法进行了比较分析。
研究结果表明，在物流配送车辆调度中，蚁群算法具有更好的性能和效率。
3. 探讨了蚁群算法在实际物流配送车辆调度中的应用前景和推广价值，为促进物流行业的发展提供了有益的参考和建议。
5. 研究难点和挑战本论文研究的难点和挑战主要是：1. 蚁群算法理论的深入研究，包括蚁群算法的优化策略，如探索和利用策略的协调性等。
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。
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。
蚁群优化自适应遗传算法物流车辆调度实现
蚁群优化自适应遗传算法物流车辆调度实现邵丽丽【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2012(20)5【摘要】Ant colony algorism is used to optimize the adaptive gene algorism to resolve the vehicle schedule problem. Aiming at the precocious problem for gene algorism resulting the solution without the high quality. Firstly, the math model of vehicle schedule problem is defined, a adaptive for adjusting the cross and mutation probability is proposed, and through the adaptive gene algorism the optimizing solution can be obtained. In order to optimize the solution, the fitness of the optimal path is initializing the pheromone of the client, and the optimal path can be obtained. The simulation experiment shows the average minimum delivery distance ia only 40. 72, and the time is 2.11, which has the high efficiency, and compared with the SGA, ASGA, ACO, our method has the superiorityin low delivery distance, iteration number and time.%研究了使用蚁群算法优化遗传算法解决物流车辆调度问题；针对遗传算法在求解车辆调度问题时容易出现早熟,导致求解质量不高的问题；首先,定义了车辆调度问题的数学模型,在此基础上提出了一种对遗传算法中的交叉和变异概率进行自适应调整的方法,通过自适应遗传算法获得最优解；为了实现对其进一步的优化,使用蚁群算法提出一种对遗传算法最优解的进行优化的算法,将从遗传算法获得的最优路径的适应度初始化蚁群算法的各客户点之间的信息素,从而得到了进一步优化的最优路径；仿真实验得到平均最小配送距离仅为40.72,时间为2.11,计算效率较高,且与标准遗传算法、自适应遗传算法和蚁群算法相比,文中方法在最小配送距离、迭代数以及时间都具有较大优越性.【总页数】4页(P1423-1425,1441)【作者】邵丽丽【作者单位】菏泽学院计算机与信息工程系,山东菏泽274015【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.求解动态需求车辆调度问题的自适应量子遗传算法 [J], 郑丹阳;毛剑琳;郭宁;曲蔚贤;王昌征2.越库配送车辆调度问题的自适应遗传算法研究 [J], 缪朝炜;苏瑞泽;张杰3.基于自适应遗传算法的配送车辆调度聚类分析 [J], 宋玉林;齐欢4.蚁群优化算法在物流车辆调度系统中的应用 [J], 李秀娟;杨玥;蒋金叶;姜立明5.车辆调度问题的改进自适应遗传算法 [J], 余国印因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于蚁群算法的军事配送车辆调度问题研究
ｚ ６＋ ｔ （ ）≤ ｂ Ｖ ｉ Ｅ ， （ ） ， Ｎ Ｖｋ Ｅ Ｖ ８
ｅ ≤ ｂ ≤ Ｚ ＶｉＥ Ｎ （） ９
ｚ ｌ Ｅ ｛ ， ） Ｖ ｉ ∈ Ｎ ， Ｖ （ ０ ０ １ ， ｋ Ｅ １）
车辆 调度是 物 流 配 送 的核 心 问题 ， 是 实 现 也
则等待损失为 ： ６一Ｐ 。 （ ）
另 外 ， Ｎ（ 一 ｛ ， ， ， ， ｝ 为 需求 点 设 Ｎ ０ １２ … ） 和 仓库 （ ） Ｏ 集合 ； 为 需求 点 （ 库 ） 和 间 的距 Ｃ 仓 ｉ 离 ； ｄ 为需求 点 ｉ 所需 物资 的数 量 ； Ｑ为 车容 量 ； ｔ
ＶＲ Ｔ 问题 中， Ｐ ｗ 车辆 调 度 的 目标 通 常是 在 满 足 各 约 束 条 件 的 情 况 下 使 车 辆 的 总 运 输 成 本 最
小＿ ］ 而在军 事 配送 的车 辆 调 度 中 ， 优 先 考 虑 １ ， 。 应 配送 的军事 效益 。为 此 ， 文 以 “ 待 损 失 ” 本 等 和运 输 成本 最小 化作 为 车 辆 调 度 的 优化 目标 ， 建 立 来
模 型 中 ， （ ） 目标 函数 ， 中第 １部 分 为 式 １为 式
等待 损失 ， ２部 分 为 运输 成 本 ； （ ） 车辆 的 第 式 ２为 容 量约 束 ； 约束 式 （ ） 式 （ ） 证 每个 需 求 点 均 ３和 ４保
ｍｉ６・ ＞ ，（ Ｐ ＋ （ 一 ）× ｎ ６ 一 ） １
问题 的数 学模 型 ， 应 用 改 进 的 蚁群 算 法 对 其 并
进 行求解 。
∑ ∑ ∑ｃ ｚ
ｋ Ｖ ∈ Ｎ ∈ Ｎ Ｅ ｉ Ｊ
（ １ ）
１ 军事 配送 车辆 调 度 的数 学 模 型
基于蚁群算法的仓库车辆调度优化技术的研究
基于蚁群算法的仓库车辆调度优化技术的研究【摘要】针对军用仓库装卸搬运系统在实际运行中设备资源冲突与搬运军用车辆任务的分配问题，提出一种用于优化军用仓库车辆调度的蚁群算法，解决了军用仓库的技术难题，并且用实际例子对其进行了证明。
【关键词】仓库装卸搬运；蚁群算法；军用车辆调度【Abstract】Aiming at the equipment resource conflicts and assignment of military vehicle of handling system of the military warehouse in operation. The article puts forward ACO，which is used for warehouse vehicles scheduling and solve the technical problem of military warehouse，and proved by the practical examples.【Key words】The handling of warehouse；ACO；Military vehicles scheduling军队仓库装卸搬运系统中运输效率和运输顺序直接的关系到整个军用仓库的出入仓库效率，在这个过程中，对它的搬运军用车辆进行的合理调度，缩短它们的过程行驶路程，减少它们的过程等待时间，对于提高整个系统装卸军用搬运系统的效率具有非常重要的意义[1]。
本文在利用蚁群算法求解军用车辆调度问题的基础上，利用Sweep算法对初始种群进行优化[2]，提出了一种改进的过程局部搜索算法，解决了过程高效邻域结构的设置的技术难题，并且利用实际例子进行了验证。
1 库装卸搬运流程军用仓库货物的装卸搬运过程主要包括入军用库和出军用库两个环节。
入军用库环节使用军用龙门起重机从军用卡车、军列等运输工具上将军用货物卸至卸货区，然后使用军用搬运车辆（叉车）将军用货物分送至各军用仓库[3-5]。
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。
毕业论文：蚁群算法的研究应用(定稿)-精品【范本模板】
第一章绪论1。
1选题的背景和意义受社会性昆虫行为的启发，计算机工作者通过对社会性昆虫的模拟产生了一系列对于传统问题的新的解决方法，这些研究就是群体智能的研究。
群体智能作为一个新兴领域自从20世纪80年代出现以来引起了多个学科领域研究人员的关注，已经成为人工智能以及经济社会生物等交叉学科的热点和前沿领域。
群体智能（Swarm Intelligence）中的群体（Swarm）指的是“一组相互之间可以进行直接通信或者间接通信(通过改变局部环境）的主体,这组主体能够合作进行分布问题求解，群体智能指的是无智能或者仅具有相对简单智能的主体通过合作表现出更高智能行为的特性；其中的个体并非绝对的无智能或只具有简单智能,而是与群体表现出来的智能相对而言的。
当一群个体相互合作或竞争时，一些以前不存在于任何单独个体的智慧和行为会很快出现。
群体智能的提出由来已久，人们很早以前就发现,在自然界中，有的生物依靠其个体的智慧得以生存,有的生物却能依靠群体的力量获得优势。
在这些群体生物中,单个个体没有很高的智能,但个体之间可以分工合作、相互协调,完成复杂的任务，表现出比较高的智能。
它们具有高度的自组织、自适应性,并表现出非线性、涌现的系统特征。
群体中相互合作的个体是分布式的，这样更能够适应当前网络环境下的工作状态；没有中心的控制与数据，这样的系统更具有鲁棒性，不会由于某一个或者某几个个体的故障而影响整个问题的求解。
可以不通过个体之间直接通信而是通过非直接通信进行合作，这样的系统具有更好的可扩充性。
由于系统中个体的增加而增加的系统的通信开销在这里十分小.系统中每个个体的能力十分简单，这样每个个体的执行时间比较短，并且实现也比较简单，具有简单性。
因为具有这些优点，虽说群集智能的研究还处于初级阶段，并且存在许多困难，但是可以预言群集智能的研究代表了以后计算机研究发展的一个重要方向。
随着计算机技术的飞速发展，智能计算方法的应用领域也越来越广泛，当前存在的一些群体智能算法有人工神经网络，遗传算法，模拟退火算法，群集智能,蚁群算法,粒子群算等等。
基于改进蚁群算法的物流车辆调度问题研究
ｉ ｒ ｖ ｍｅ ｔ ｔ ｐ ｅ ｐ ｔｅ ｃ ｎ ｅ ｇ ｎ ｅ ｒ ｔ ａ ｄ ｉ ｒ ｖ ｈ ｌｏ ｉ ｍ， ｓ ａ ｃ ｂ ｌ ｙ Ｔ ｉ ａ ｅ ｎｒ ｄ ｃ ｓ ｔ ｅ ｉ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｓ ｏ ｓ ｅ ｄ ｕ ｈ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ａｅ ｎ ｍｐ ｏ ｅ ｔｅ ａ ｇ ｒｔ ｓ ｅ ｒ ｈ ａ ｉ ｔ． ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｉ ｔ ｕ ｅ ｈ ｍ— ｈ ｉ ｏ
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关 键 词 ：蚁群 算 法 ； 物流运 输 ； 车辆 调度 优化 ； 间窗 时
中图分类号 ：Ｐ３ １Ｏ２４ ｕ ４２３２ 文献标识码 ： 文章编号 ：６１ ７４ （０ ２０ ０ ７ ０ Ｔ ； ２ ； ９ ． １ ９ Ａ １７ — １７ ２ １ ）３— ２３— ４
Ｖｅ ｃ ｅ Ｓ ｈｅ ｕｌｎ ｓ ｄ ｏ ｍ ｐ ｏ ｅ ｈｉ ｌ ｃ ｄ ｉ ｇ Ｂａ ｅ ｎ Ｉ ｒ ｖ ｄ Ａｎｔ Ｃｏ ｏ ｙ Ａｌ ｏ ｉｈｍ ｌ ｎ ｇ ｒｔ
摘 要 ： 统蚁 群算 法在 求解 中容 易 出现 搜 索 时 间 长 、 敛 过 早 或停 滞现 象 ， 传 收 为克 服 这 些缺 点 ， 通 过 对蚁群 算 法进 行选择 策略 、 息素更新 等 方 面的 改进 ， 信 以加 快算 法 的收 敛速 度 ， 高 算法 的搜 索 提
蚁群算法在物流调度中的应用研究
蚁群算法在物流调度中的应用研究随着物流业的快速发展和物流规模的不断扩大，物流调度的重要性也越来越被人们所认识。
物流调度是指在保障物流安全和效率的前提下，对物流资源进行优化配置和调控的过程。
在实际操作中，物流调度通常会遇到不可避免的挑战，比如规模庞大、复杂性高、信息不完备等问题。
这时，如果能够利用先进的算法进行优化，就能有效提高调度效率和质量。
蚁群算法就是一种在物流调度中被广泛应用的优化算法。
一、蚁群算法的基本原理及应用场景蚁群算法是一种模仿蚂蚁觅食行为的群体智能算法。
蚂蚁在觅食时会沿着已有的路径前进，并释放一种信息素。
当其他蚂蚁经过这些路径时，会受到信息素的引导而走相同的路线，从而形成一条稳定的路径。
蚁群算法就是借鉴了这种机制，将其应用于优化问题中。
在物流调度中，蚁群算法通常应用于车辆路径规划、货物装载优化等领域。
例如，在货物装载优化中，物流公司要求在满足车辆载重限制的前提下，使得每辆车的装载量尽量大。
这时，可以利用蚁群算法进行路径规划和货物装载优化，从而达到最佳装载效果。
二、蚁群算法在物流调度中的优点蚁群算法在物流调度中有以下优点：1. 精度高：蚁群算法能够大规模地搜索解空间，并对解进行深入挖掘，因此能够获得较高的优化结果。
2. 鲁棒性好：蚁群算法具有较强的鲁棒性，即对初始数据的敏感度较低，能够产生稳定的优化结果。
3. 可并行性强：蚁群算法的运算过程可以被分解为多个独立的子任务，因此具有较好的可并行性。
4. 适应性强：蚁群算法能够在不同环境和参数设置下自适应地寻找出最优解。
三、蚁群算法在物流调度中的应用实例蚁群算法在物流调度中的应用实例非常广泛。
以下是其中的两个典型案例。
1. 货物装载优化在物流公司内，如何优化货物的装载量是一项非常必要的任务。
利用蚁群算法进行货物装载优化，能够在保证车辆载重限制的前提下，尽量减少车辆的数量，进一步提高物流效率。
2. 货车路径规划货车的路径规划是物流调度中的关键问题之一。
基于蚁群算法的物流运输车辆优化调度研究
论文题目：应简明扼要地概括和反映出论文的核心内容，一般不宜超过
30字。
研究生：填写研究生姓名。
指导教师：填写导师姓名，后附导师职称“教授”、“研究员”等。
培养单位：填写研究生所属学院的全称。
一级学科、二级学科：以国务院学位委员会1997年颁布的《授予博士、
硕士学位和培养研究生的学科、专业目录》为准。
（2）各具体章节：正文是论文作者的研究内容，是学位论文的核心部分，要求做到客观真切，准确完
备，合乎逻辑，层次分明，简练可读。
（3）结论（最后1章）：结论是学位论文最终的、总体的概括性论述，应明确、精练、完整、准确阐述
作者的创造性工作及所取得的研究成果在本学术领域的地位、作用和意义，还可进一步提出需要讨论的问题和
基于蚁群算法的物流运 输车辆优化调度研究
路漫漫其悠远 2020/3/25
Elsevier SDOL公司 出版的全球最大的电子期刊全文资源系统，内容涉 及：计算机科学、地球科学、工程能源和技术、环 境科学和技术、生命科学、材料科学、数学、物理 和天文学以及社会科学。我校已订购了该数据库里 的1780种期刊1995年以来的文摘和全文。
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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。
基于蚁群算法的飞机加油车辆调度问题研究
刘长有 Ｌ Ｉ Ｕ ｃ ｈ 锄ｇ — ｙ ｏ ｕ ； 王一飞 ＷＡ Ｎ Ｇ Ｙ ｉ － ｆ ｅ ｉ
（ 中国民航 大学 ， 天津 ３ ０ ｏ ３ ｏ ｏ） （ Ｃ ｉ ｖ ｉ ｌ Ａ ｖ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ， Ｔ ｉ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ ３ ０ ０ ３ ０ ０ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
开放式车辆调度问题的参数控制蚁群算法的研究
开放式车辆调度问题的参数控制蚁群算法的研究互联网以及计算机技术的不断快速发展,带动了电子商务的不断发展。
物流配送作为电子商务的重要支撑在社会生活中日益显示出极端的重要性。
车辆调度问题是物流配送的基础和关键工作,如何安排合理的车辆调度方案使车辆总的行驶距离最短、花费时间最少、企业总的运输成本最低是物流配送的重要环节,具有重要的现实意义和经济意义。
本文针对开放式车辆调度问题提出了一种基于参数控制的改进的蚁群算法。
考虑到传统的物流配送体系已经无法满足当代社会物流配送的需求,本文在开放式车辆调度问题的基础上进一步扩展,考虑了客户对配送时间的要求以及多配送中心车辆跨区域协同运输的情况,研究了一种带软时间窗的多车场开放式车辆调度问题。
蚁群算法作为一种群智能算法经常有学者将其应用到车辆调度问题的求解中。
传统蚁群算法中参数通常采用固定的值,而算法的性能在很大程度上会受到其参数的影响,因此传统蚁群算法收敛速度较慢且易陷入局部最优。
本文通过分析蚁群算法信息启发因子参数?、期望启发因子?以及信息素挥发系数?对算法性能的影响,进一步研究车辆调度模型中各参数对调度性能的影响,提出了参数动态自适应优化的车辆调度方法。
首先在带软时间窗的单车场开放式车辆调度问题中验证了改进蚁群算法的有效性后,再将其应用在更加复杂的多车场车辆调度问题中。
本文的创新性及研究成果主要包括以下几个方面:首先,在基本开放式车辆调度问题的基础上进一步研究了带软时间窗的多车场开放式车辆调度问题。
针对该问题,通过设置一个虚拟车场,将多车场问题转化为多个单车场问题进行求解。
其次,在蚁群算法前期利用细菌觅食算法与k-means算法相结合聚类技术对蚁群结果进行聚类,并根据聚类结果来自适应动态调整蚁群算法参数,使其快速收敛到最优解附近。
最后,在算法后期为使算法快速收敛使其跳出局部最优,再利用混沌理论的遍历性来动态调整算法参数。
算法最后,又利用2-opt算法对最优解进行优化。
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任务点选择概率
任务点按选择概率的轮盘分布
26
蚁群算法求解带时间窗车辆调度问题
求解过程：
27
蚁群算法求解带时间窗车辆调度问题
任务点分组时间合理性检查条件：
(ELi ELi
El j El j
)
t
ji
ELx
ELi或者ELx
EL j
或者
i, j Vk i, j Vk i, j Vk , x Vk
基于蚁群算法的车辆 调度问题研究
报告人:滕玮 导 师:刘玉华教授
2006年6月
1
主要内容
绪 论 车辆调度问题的分析 蚁群算法的原理与一个应用模型的建立 蚁群算法求解车辆调度问题 优化调度算法在车辆调度系统中的应用 总结与展望
2
绪论
课题来源 本课题来自武汉市科技局设立的“无线分组数据传输
启发因子 选择概率
8
蚁群算法主要流程
9
仿真试验
算法具有很好的收敛性
10
仿真试验
11
仿真试验
12
蚁群算法的优缺点
主要优点： 蚁群算法是一种分布式的本质并行算法 蚁群算法是一种正反馈算法 蚁群算法具有较强的鲁棒性 易于与其它方法结合
主要不足之处： 收敛速度慢、计算时间长 易于过早的陷入局部最优 在不利于解决连续问题
31
系统组成结构
车辆调度系统结构图
32
车辆优化调度子系统
车辆优化调度子系统功能结构
33
车辆优化调度系统流程分析
34
算法的选择策略
在算法的选择策略上参照了如下规则
35
算法的选择策略
调度任务解决过程
(1) 获取货源信息： (2) 货源数据与运力资源数据的搜索与调用 (3) 智能调度 (4) 货运任务的全程实时管理与行为记录
1. TSP数学模型 2. 一般车辆调度问题 3. 带时间窗的车辆调度问题
硬时间窗车辆调度问题 软时间窗车辆调度问题
4
蚁群算法的原理与一个应用模型的建立
蚁群算法的原理
5
基于蚁群算法的连接增强问题求解
连接增强问题数学模型 蚁群算法求解连接增强问题思想
6
蚁群算法信息素更新
7
蚁群算法启发因子和选择概率
36
全文总结
本文主要创新点如下： 1．本论文针对一般蚁群算法的在寻优过程中容易出现停滞现象或收
敛过早，或者搜索效率不高等缺点进行了分析，提出从信息素更 新规则、更新系数和更新策略方面进行改进的方案，并就蚂蚁前 进选择策略和如何确定选择集合做改进，通过实例验证，该方案 有效的提高了算法收敛速度，扩大了算法搜索空间。 2．本文为求解一般车辆调度问题和带时间窗的车辆调度问题，设计 了基于Sweep算法和蚁群算法的二阶求解方法，实现对车辆数和 路径长度的优化，并对算法的仿真实验结果进行分析，指出了该 方法求解过程中出现随机性的一些原因。试验结果证明，该算法 能有效地实现对路径和车辆数的优化。 3．车辆调度问题是一个很典型的组合优化问题，蚁群算法是现代智 能优化算法，本文将蚁群算法和车辆调度问题结合起来，实现了 对车辆调度的优化，证明了蚁群算法适合于解决车辆调度优化问 题，并尝试将蚁群算法应用到实际车辆调度系统中，为建立完善 合理的车辆调度系统提供了技术参考。
18
蚁群算法求解一般车辆调度问题
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：
4S一体化智能交通系统”项目。 课题背景及研究意义
1. “第三大利润源” 2. 适应新经济发展的需要 国内外研究现状 1. 国外对车辆调度问题已经作了大量而深入的研究 2. 国内研究车辆调度问题比国外相对落后
3
车辆调度问题的分析
车辆调度问题的描述
车辆调度问题的分类 车辆调度问题数学模型分析
30
优化调度算法在车辆调度系统中的应用
无线分组数据传输4S一体化智能交通系统是由武 汉市科技局下达的科研项目，该项目2005年6月通过 鉴定(鉴定证书编号：武科高鉴字[2005]第131号)。该 系统将无线分组数据传输（GPRS）、遥感遥测 （RS）、全球卫星定位系统（GPS）、地理信息系 统（GIS）和遥控技术一体化。在GPRS网所覆盖的 全国范围内同时对多个车辆实现远程控制及包含图像 传输在内的多项实用功能。系统将所有移动目标的实 时活动数据传回监控中心，以供监控中心对移动目标 进行实时监控管理、调度等。为长途客运、出租车运 营、私家车提供无线监控，协助警察打击犯罪活动； 为物流企业提供获得实时车辆行驶位置、速度等车辆 信息的手段，以实现对车辆的智能化调度。
(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
28
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。
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
21
实例分析
选择
，得到最短路径长度分别为78.78 (1,3,5,6,8,11,12)，
55.52(2,4,7,9,10)。调度方案如下图所示：
图4.6 调度方案 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
13
蚁群算法求解车辆调度问题
Sweep算法
开始扫描前
扫描分组后
注：图中圆点代表任务点，方块代表车场；不同线型连接的任务点代表不同分组。
14
蚁群算法求解车辆调度问题
Sweep算法步骤：
15
蚁群算法求解车辆调度问题
蚁群算法求解TSP问题的实现步骤：
16
蚁群算法求解车辆调度问题
17
蚁群算法求解TSP问题的流程图
22
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
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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。