基于多种群蚁群算法的大规模定制供应链调度
蚁群算法在物流调度中的应用
蚁群算法在物流调度中的应用蚁群算法在物流调度中的应用随着全球化和电子商务的发展，物流行业也在不断壮大。
为了满足客户的需求，物流企业需要根据客户的需求进行高效的物流调度，降低成本，提高效率。
而蚁群算法作为一种优化算法，在物流调度中也得到了广泛的应用。
一、蚁群算法的原理蚁群算法是一种模拟蚂蚁在寻找食物时的行为，通过模拟蚂蚁的信息素沉积和信息素挥发来寻找最优解。
蚂蚁在行走的时候会释放信息素，其他蚂蚁会通过信息素的浓度来判断哪条路径更优。
当一条路径的信息素浓度较高时，其他蚂蚁就会沿着这条路径前进，从而加强了这条路径的信息素浓度。
这种行为会不断持续下去，直到找到最优解。
二、蚁群算法在物流调度中的应用在物流调度中，蚁群算法可以用来寻找最优的物流路径和运输计划。
下面以一家物流企业为例，介绍蚁群算法在物流调度中的具体应用。
1.收集数据物流企业首先需要收集相关数据，例如货物的重量、数量、尺寸、目的地等信息，以及车辆的数量、载重、速度等信息。
2.建立模型根据收集到的数据，物流企业需要建立一个物流调度模型。
模型中需要包括物流路径、车辆数量、运输计划等信息。
3.应用蚁群算法将蚁群算法应用于物流调度模型中，通过模拟蚂蚁在寻找最优路径时的行为，来寻找最优的物流路径和运输计划。
通过蚁群算法得到最优的物流路径和运输计划后，物流企业需要进行优化。
例如，对于一些路线和计划进行调整，以达到更高的效率和更低的成本。
三、蚁群算法在物流调度中的优势1.高效性蚁群算法能够在大量的数据中寻找最优解，比传统的算法更加高效。
在物流调度中，可以快速地找到最优的物流路径和运输计划，从而提高效率，降低成本。
2.适应性蚁群算法具有一定的自适应性，能够根据环境的变化自动调整搜索策略。
在物流调度中，可以适应不同的物流需求和不同的运输计划。
3.可并行性蚁群算法可以进行并行计算，这样可以缩短计算时间，提高效率。
在物流调度中，可以同时计算多个物流路径和运输计划，从而更快地得到最优解。
《蚁群算法在智能电网调度中的应用》
《蚁群算法在智能电网调度中的应用》
嘿，朋友们！今天我要跟你们唠唠蚁群算法在智能电网调度中的那些事儿。
前段时间啊，我去参观了一家智能电网调度中心。
一进去，就看到一群工作人员在那忙得不可开交。
我凑到一位大哥身边，好奇地问：“大哥，这智能电网调度到底是咋回事儿啊？”大哥瞅了我一眼，笑着说：“嘿，这你就不懂了吧！就好比一群蚂蚁搬家，每只蚂蚁都有自己的任务和路线，咱这电网调度也是这个理儿。
”
我听得云里雾里的，又问：“那蚁群算法在里头起啥作用呢？”大哥耐心地解释道：“你看啊，蚁群算法能让电力的分配更合理，就像蚂蚁们能找到最短的路把食物搬回家一样，这算法能让电力更快更省地送到该去的地方。
”
这时候，旁边的一位大姐也插话了：“可不是嘛，以前没这算法的时候，调度电力可费劲了，有时候这边电不够用，那边又浪费了。
现在有了蚁群算法，可省了不少心呢！”
我继续追问：“那这算法具体是咋工作的呢？”大哥指了指大屏幕上的数据和线路图说：“这算法会根据各种信息，比如用电量的预测、电网的状况啥的，计算出最优的电力分配方案。
就像蚂蚁们通过互相交流，决定走哪条路一样。
”
我算是有点明白了，不禁感叹：“这蚁群算法可真厉害啊！”
经过这次参观和与工作人员的交流，我算是真正了解到蚁群算法在智能电网调度中的重要作用。
它就像一个神奇的指挥家，让电力的流动变得更加高效、有序。
总之啊，蚁群算法在智能电网调度中的应用，真的是给我们的生活带来了很大的便利，让我们的电用得更舒心、更放心！。
多种群蚁群遗传算法在车间调度中的研究应用
Ｔ ｅＲ ｓａｃ ｎ ｐ ｅＳ ｏ ｃｅ ｕｉｇ ｈ ｅｅｒｈａ ｄ Ａ ｐｉ ｔ ｆＭｕｔ ｌ ｎ ｏ ｙ ｇｎ ｔ ｌｏｉ ｍ Ｍｕｔ ｏ ｊｃｉ ｈ ｐＳ ｈ ｄ ｌ ｃ ｏ ｉ Ｃｏ ｉ ｔ ｎ ｉ ｖ ｎ
ａ ｏ ｔｍｓ ｏ ｌｉｇｔｅｐｏｕｔ ｎｓｈｄ ｌ ｇｐｏｌｍｓ ｉ ｐｐ ｒ ｒｓｎ ｌｐｅＡｎ Ｃ ｌ ｙ Ｇ ｎｔ ｘｄＡｇｒｈ ｆｒ ｈ ｌ－ｂｅｔ ｅ ｌ ｒｈ ｒｓ ｖｎ ｒｄ ｃｉ ｃ ｅｕｉ ｒｂｅ ． ８ ａｅ ｅｅｔ Ｍｕｔ ｌ ｔ ｏｏ － ｅ ｅｉ Ｍｉｅ ｌｏ ｔｍ ｅＭｕｔ ｏｊｃｉ ｇｉ ｆ ｏ ｈ ｏ ｎ ｎ ｐ ａ ｉ ｎ ｃ ｉ ｏｔ ｉ ｖ
２１ ０２年
第 １ 期 １
Ｓ ＩＮ Ｅ＆Ｔ Ｃ Ｎ Ｌ Ｇ Ｎ Ｏ ＭＡ ＩＮ ＣＥ Ｃ Ｅ Ｈ Ｏ Ｏ ＹＩ Ｆ Ｒ ＴＯ
０，－ ￣ 教前沿 。 ４
科技信息
多种群蚁群遗传算法在车间调度中的研究应用
董 向鹏 （ 岛科技大 学信 息科 学技术 学 院 山东 青
青岛
２６６ ） ６ ０ １
【 ｂｔ ｃ］ ｎ Ｃｌ ｙ ｌ ｒｈ ｎ ｅｅ ｔｎＡｇｏｔｍａ ｏ ｉ ｉｏｔ ｉ ｔｎａ ｏｔｍｔ ｙ ｌ ａ ｏｗ ｏｅ ｕ ａｄｅｅｔ ｅ Ａ ｓ ａｔＡ ｔ ｏ ｎ ｇ ｉ ｍａｄ ｎｒ ｉ ｌ ｒｈ ｅｗ ｏ ｃ ｐｍｚ ｉ ｇｒ ，ｅ ｅ ｓ ｔｏ ｗ ｒｌ ｎ ｆ ｉ ｒ ｏ Ａ ｏｔ Ｇ ａｏ ｅ ｉ ｒ ｔ ｂ ｎ ｉ ａｏ ｌ ｉ ｈ ａ ｐ ｆ ｈ ｌ ｆｃｖ
蚁群算法在物流配送优化中的应用研究
蚁群算法在物流配送优化中的应用研究物流配送在现代经济中扮演着举足轻重的角色。
产品的快速、准确的配送是企业能否保持竞争优势的关键之一。
然而，物流配送的优化问题常常伴随着复杂性、不确定性和资源限制等挑战。
为了解决这些问题，研究人员提出了各种优化方法和算法。
其中，蚁群算法作为一种模拟自然界蚁群行为的元启发式算法，被广泛应用于物流配送优化问题中。
蚁群算法的基本原理是模拟蚂蚁在环境中的行为，通过蚂蚁之间的相互通信和信息交流来达到全局最优解。
在物流配送中，蚁群算法可以用来解决多种问题，如路径规划、车辆调度和货物分配等。
首先，蚁群算法可以应用于货物的路径规划问题。
在货物配送过程中，如何选择最短的路径以减少配送时间和成本是目标。
蚁群算法可以通过模拟蚂蚁在环境中搜索食物源的行为，找到最优的货物配送路径。
蚂蚁在搜索食物源时，会释放信息素标记路径，并且会选择信息素浓度高的路径。
这样，蚁群算法可以通过不断迭代更新信息素浓度来寻找最优路径。
其次，蚁群算法可以解决车辆调度问题。
在物流配送中，如何合理安排车辆的路线以最大限度地利用资源是一个重要的问题。
蚁群算法可以用来优化车辆调度问题，使得每辆车的路线最短，并且满足配送时间窗口的限制。
通过模拟蚂蚁在搜索食物源时释放信息素，蚁群算法可以找到最优的车辆路线。
此外，蚁群算法还可以考虑车辆容量限制、交通状况和需求量等因素，以提高车辆调度的效率。
最后，蚁群算法可以应用于货物的分配问题。
在物流配送中，如何合理地分配货物到不同的车辆以减少配送时间和成本也是一个重要问题。
蚁群算法可以通过模拟蚂蚁在搜索食物源时选择路径的行为，将货物分配到不同的车辆上，使得每辆车的负载尽可能均衡，并且满足配送时间窗口的限制。
通过迭代更新信息素浓度，蚁群算法可以找到最优的货物分配方案。
蚁群算法在物流配送优化中的应用研究不仅提供了有效的解决方案，还具有许多优点。
首先，蚁群算法不依赖于问题的具体形式和约束条件，适用于各种物流配送问题。
物流配送调度问题及优化算法研究
物流配送调度问题及优化算法研究一、引言物流配送作为供应链管理中不可或缺的一环，一直以来备受关注。
物流配送调度问题是指在满足客户需求和商业运营经济效益的前提下，如何安排车辆行驶路线、如何分配运输任务、如何处理各种意外情况等数学优化问题。
本文将针对物流配送调度问题及优化算法进行研究和分析。
二、物流配送调度问题物流配送调度问题包括多个方面，主要有以下三个问题：1. 城市配送路径优化问题：物流公司在城市内配送商品，需要合理规划出行路线，使得成本最小化，达到经济效益最大化。
2. 多产地货源配送优化问题：物流公司需要把多个产地的货源集中在中转站，然后再由中转站进行配送，如何确定中转站以及各个产地的配送任务问题。
3. 大型路网的物流配送优化问题：物流公司经常需要在复杂路网中进行配送，如何规划配送路线，降低成本、提高效率，成为了物流业中的难题。
以上三大问题是物流配送调度问题中比较普遍且具有代表性的问题。
三、优化算法研究1. 蚁群算法（ACO）蚁群算法是一种基于模拟蚂蚁搜索行为的优化算法，可用于求解复杂的组合优化问题。
在物流配送调度问题中，蚁群算法主要用于解决城市配送路径优化问题。
通过模拟蚂蚁搜索行为，将蚂蚁看作物流配送车辆，以信息素信息作为信息传递和效能评估标准。
通过调整信息素信息及其更新过程，实现路径的选择。
2. 遗传算法（GA）遗传算法是一种模拟生物界遗传进化机制的优化算法。
在物流配送调度问题中，遗传算法主要用于解决大型路网的物流配送优化问题。
通过对种群进行遗传操作，即选择、交叉和变异，筛选出优秀的个体，一步步优化求解。
在物流配送调度问题中，种群中的每个个体可以看作是一组可能的解，通过遗传操作，筛选出更好的路径组合，降低成本、提高效率。
3. 粒子群算法（PSO）粒子群算法是一种仿生优化算法。
在物流配送调度问题中，粒子群算法主要用于解决多产地货源配送优化问题。
粒子群算法通过仿造鸟群在飞行中的行为，模拟粒子在解空间内向目标位置的自组织运动来寻找最优解。
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。
基于蚁群算法的物流运输路径规划研究
基于蚁群算法的物流运输路径规划研究近年来，物流行业得到了快速的发展，越来越多的企业采用物流配送来提高运作效率和降低成本，而物流运输路径规划是其中非常重要的一环。
路径规划的目的是寻找最短路径或最优路径，从而缩短物流运输时间，降低成本，提高效率。
蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的算法，具有全局搜索、高度并行、自适应和高效性等优点，因此被广泛应用于物流运输路径规划领域。
一、蚁群算法的基本原理蚁群算法源于自然界中蚂蚁觅食行为，蚂蚁会在找到食物后，向巢穴释放信息素，吸引同类蚂蚁沿着这条路径前往食物。
随着蚂蚁数量的增加，信息素浓度会逐渐增加，导致新的蚂蚁更容易选择已有路径。
蚁群算法利用信息素的积累，不断地优化路径，直到找到最短路径或最优路径。
二、蚁群算法的应用于物流运输路径规划在物流运输路径规划领域，蚁群算法被广泛应用。
根据实际情况，可以将路径规划问题建模成TSP问题或VRP问题。
TSP问题是指在给定的城市之间寻找一条最短的路径，使得每个城市只被访问一次；VRP问题是指在给定的城市集合中找到一组路径，满足每个城市只被访问一次，且路径长度最小。
使用蚁群算法进行物流运输路径规划，需要首先建立好模型。
对于TSP问题，需要将每个城市和城市之间的距离表示成矩阵形式。
对于VRP问题，需要确定车辆的容量、起点和终点以及每个城市的需求量等信息。
然后根据信息素和启发式信息等因素，模拟蚂蚁在不断地寻找路径的过程，最终找到最短路径或最优路径。
蚁群算法的运用可以有效解决物流规划中的大量信息和复杂的计算问题，提高规划质量和效率。
例如，针对长距离物流配送的问题，蚁群算法可以帮助企业选择最优的物流路线，减少物流成本和时间，提高物流效率；对于中短距离的城市配送问题，蚁群算法则可以帮助企业快速响应客户需求，实现快速配送。
蚁群算法的优点在于它具有强鲁棒性和全局搜索能力，不会被初始点和局部最优解所限制，因此可以找到全局最优解。
与其他优化算法相比，蚁群算法对于大规模问题的解决能力更加优秀。
基于蚁群算法的仓库车辆调度优化技术的研究
２ 数 学 模 型
根据上 面的分析 ， 我们将研究 过程限定 为 ： 对给定任 意军事搬 运 任务 ， 多辆 军用搬运 车分别从各 自军事 区域初始 停放点 出发 ． 行至 军 事装货点装货 ． 再行至军事卸货点卸货三点之 间的过程运行距离之 和 最短 （ 其 中时间最短 ， 费用最低 ） 。如军用车辆停放 点正好是军用装货 点， 其 中两点距离设 为 ０ ： 军 用初始停 放点为 任意一处 军事仓库 或军 事起重机处 ； 任意军事仓库或军事起重机两点 间距离 为已知 根据 问 题描述 ， 军用仓库搬运车辆的调度问题的数学模型可 以设为 ：
ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｅ ｘ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｓ ．
【 Ｋ ｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ］ Ｔ ｈ ｅ ｈ ａ ｎ ｄ ｌ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ ｗ ｒ ａ ｅ ｈ ｏ ｕ ｓ ｅ ； Ａ Ｃ Ｏ ； Ｍ ｉ ｌ ｉ ｔ ａ ｙ ｒ ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｓ ｃ ｈ ｅ ｄ ｕ ｌ ｉ ｎ ｇ
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 ３ 蚁群优化步骤 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 本文所 提出的蚂蚁 优化的算 法具体 流程可 分以下个步骤进行 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 ３ ． １ 首先初 始化 ｍ、 ｎ 和ｑ ， 再 初始化 蚂蚁算 法所需 数据 （ 迭 代次数 ． 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Ⅱ 】 本文 蚂 蚁群体规模 ， 蚂蚁个 数 ， 算法 中信息素 的残 留系数 ， 初始 信息素 。 所 在利用蚁群算法求解军用车辆 调度 问题 的基础上 ， 利用 Ｓ ｗ ｅ ｅ ｐ 算法对 用横 向滤 波器 的权值 系数矩 阵等等都要被初始化 ） ： 初始 种群进 行优化日 ， 提 出了一种改进 的过程局部搜索算法 ． 解决 了过 ３ ． ２ 利用 ０ ～ １均匀分布随机数生成初始蚂蚁群体 ： 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 ３ ． ３ 然后 计算蚂蚁个体 的 目 标 函数 值 ． 将 过程 目标 函数 值映射为个 １ 库装 卸搬运流程 体评 价值 ． 记录整个 过程具有最好 评价值 的精 英蚂蚁 ． 其 具体映射公 式为Ｆ （ ） ＝ ｃ ＿ 厂 （ ） ， Ｇ 为相对 于所 有个体 目 标 函数值适 当较大的数 ； 军用仓库货物 的装卸搬运 过程主要包 括人军用库 和出军用库 两 其中 ） 为蚂蚁个体 目 标 函数值 ； ） 为蚂蚁个体评价值 ； 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 ｑ ８ 工具上将军用货物卸 至卸货 区． 然后使用军用 搬运车辆 （ Ｙ － 车） 将 军用 ３ ． ４ 接着计算各个蚂蚁的转移概率 ， 它的具体公式 ＝ — ＿ 一 ， 货物分送至各军用仓库［ ３ － ５ ３ 出军用库 环节搬 运军用 车辆将 军用货 物从 （ ） （ ） 各军用仓库运至军用装货 区 ． 后使用龙 门起重 机将军用货物搬运 上各 军用运输工具［ ６ － ７ １ 为第 ｊ 个蚂蚁 的信 息素强度 ；其 中 ， 为第 ｊ 个 蚂蚁的评价值与第 ｉ 本文主要研究 同时面对多个军用搬运任务 ． 如何合理调度停放 在 个蚂评价值之间 的差值 ； 其中 和Ｉ Ｂ 分别为设 定的蚂蚁参数 ； 各军事场所 的多辆军用搬 运车辆 ． 使它们能 以最短时 间、 最少行驶 路 ３ ． ５ 进入蚂蚁 优化搜 索 ， 通过过程转移搜 索 、 邻域搜索和交叉 运算得 程完成 军用搬运任务 ． 从而节 约搬 运军事 车辆使用费用 ． 提高军用 仓 整个过程 出新一代蚂蚁群体 ： 库装卸搬运效率 ３ ． ６ 接着更新精 英蚂蚁和信息素强度 、 过程转移概率等优化参 数 ． 一
基于双种群蚁群算法的多目标资源受限项目调度问题研究
参数 确 定 ：算法 及 改进 措 施 中有 许 多需 要确 定 的参 数 ，本 研 究将 在文 献结论 的基 础上 ，通过 试验 比较确 定算 法各参 数。 结 果 分 析 ：对 于 多 目标 问题 ，由 于 现 有 的 研 究 较 少 ，尚 未形成 广 泛 认 同 的 问题库 和 比 较机 制 ，而按 照Ｖａ ａ Ｓ ｕ ａ（ ｉｎ 和 ｏ ｓ ２ ０ ） 法 ，只能 将 多 目标 Ｒ Ｐ Ｐ ０ ０ 的说 Ｃ Ｓ 与单 目标 Ｒ Ｐ Ｐ Ｃ Ｓ 的结 果进 行 比较 。 但 此 法也 存在 缺 陷 ，由于 多 目标 问题 的 目标 之 间往 往 存在 相 互 制 约 关 系 ，因此 这样 比较 的结 果 往往 是 多 目标 问题 的 解 不如 但 目标 问题 的解 ，但这 本 身并 不 足 以否 定 多 目标 问题 算 法 的性 能 。 因此 ，评 价 体 系 的建 立 是本 研 究的 重 点也 是难 点 ， 同时 也考虑 将计 算 的结果 与先 前学者 的结 果相 比较。
ｓ ａｃ ， Ｓ 及 蚁 群 算 法 （ｎ ｏｏ ｙａｇ ｒ ｈ ， Ａ） ｅ ｒｈ Ｔ ） ａ ｔ ｌｎ ｌｏ ｉ ｍ ＡＣ ｏ ｃ ｔ
（ ２）为问题 设立 目标 值 。在传 统 的 目标 规划 中 ， 目标值 往 往 是基 于 实际 情 况作 为 问题 的 已知 条件 存在 的。 不过在 Ｒ Ｐ Ｐ Ｃ Ｓ 级 Ｍ ＯＲ Ｐ Ｐ 域 ， 已知都 是 尽 可 能 的 获 得 理 论 上 的 最优 Ｃ Ｓ领 解 ，并没 有 目标 （ｏ １ ｇ ａ） 这一概 念 ，因此 需要 人为 设定 目标值 。从 效 率 角 度考 虑 ，用精 确 算 法获 得 每一 个 目标 函 数独 立 的 目标值 有较大 难度 。考 虑到 关键 路径 法（Ｐ 在 可 以获得 不考虑 资源约 Ｃ Ｍ） 束 的理 论最 短 工 期 ， 因此 ，将 关键 路 径 法获 得 的调 度 方案 对应 的各 目标 函数值作 为 目标值 。 （ 为各 目标 随机 给定 一组权 重 ，计 算蚁 群算 法给 出的可 ３） 行 解 与 目标值 的差 距 ，即可 行解 各 目标 函数 与 目标值 的差距 的 平 方和 。 （ ４】以该 偏差 为评价 标准 ，评价 比较 不 同算法 的性 能。 （ ５） 一 步 调 整 蚁 群 算 法 的 某 些 主 要 参 数 ， 重 复 步 骤 进 （ 一 （ ，分析 多种 群蚁群 算 法参数 对解 的质量 的影 响。 ４） ５）
基于蚁群算法的纯电动汽车路径规划研究
基于蚁群算法的纯电动汽车路径规划研究
李佳燕;方存光;槐崇飞
【期刊名称】《沈阳理工大学学报》
【年(卷),期】2024(43)1
【摘要】为了缓解纯电动汽车用户出行焦虑,提出一种考虑交通动态性及速度时变性的路径规划方法。
根据道路节点位置、海拔高度、充电桩位置等信息建立沈阳市20 km×20 km区域道路拓扑结构,基于车辆充电需求、行驶距离、行驶时间、行驶能耗、附件能耗建立纯电动汽车多目标路径函数,采用蚁群算法开展路径规划。
仿真结果表明,本文提出的规划方法能够找到切合实际的目标路径。
【总页数】8页(P28-35)
【作者】李佳燕;方存光;槐崇飞
【作者单位】沈阳理工大学汽车与交通学院
【正文语种】中文
【中图分类】U469.72
【相关文献】
1.基于时间窗约束的纯电动汽车路径规划模型分析
2.基于改进蚁群算法的工业机器人路径规划研究
3.基于双种群蚁群算法的AGV路径规划研究
4.基于双向蚁群算法的路径规划研究
5.采摘机器人全局覆盖路径规划研究——基于自适应蚁群算法
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基于人工智能的物流行业自动化配送解决方案
基于人工智能的物流行业自动化配送解决方案第一章绪论 (2)1.1 物流行业概述 (3)1.2 自动化配送背景分析 (3)1.3 研究目的与意义 (3)第二章人工智能技术在物流行业的应用 (4)2.1 人工智能技术概述 (4)2.2 人工智能在物流行业中的应用现状 (4)2.2.1 机器学习与深度学习 (4)2.2.2 自然语言处理 (4)2.2.3 计算机视觉 (4)2.2.4 语音识别 (4)2.3 人工智能技术的发展趋势 (4)2.3.1 个性化物流服务 (4)2.3.2 智能化物流设备 (5)2.3.3 跨界融合 (5)2.3.4 安全与隐私保护 (5)第三章自动化配送系统设计 (5)3.1 系统架构设计 (5)3.2 关键技术分析 (6)3.3 系统模块划分 (6)第四章路径优化与调度算法 (7)4.1 路径优化算法概述 (7)4.2 调度算法概述 (7)4.3 算法优化与应用 (8)第五章自动化配送设备研发 (8)5.1 自动化配送设备概述 (8)5.2 关键技术研究 (8)5.2.1 感知与识别技术 (9)5.2.2 路径规划与导航技术 (9)5.2.3 通信技术 (9)5.2.4 人工智能技术 (9)5.3 设备选型与应用 (9)5.3.1 无人配送车 (9)5.3.2 无人机 (9)5.3.3 自动化分拣设备 (9)5.3.4 智能快递柜 (9)第六章人工智能在仓储管理中的应用 (10)6.1 仓储管理概述 (10)6.2 人工智能技术在仓储管理中的应用 (10)6.2.1 货物识别与分类 (10)6.2.2 库存管理 (10)6.2.3 货物追踪与定位 (10)6.2.4 智能调度与优化 (10)6.2.5 无人仓储 (10)6.3 仓储管理优化策略 (11)6.3.1 强化仓储信息化建设 (11)6.3.2 优化仓储布局 (11)6.3.3 建立智能仓储监控系统 (11)6.3.4 培养仓储管理人才 (11)6.3.5 深化人工智能技术研究与应用 (11)第七章数据分析与挖掘 (11)7.1 数据分析方法概述 (11)7.2 数据挖掘技术在物流行业中的应用 (12)7.3 数据分析在自动化配送中的应用 (12)第八章安全与监控 (13)8.1 物流安全概述 (13)8.2 人工智能在物流安全中的应用 (13)8.2.1 信息安全 (13)8.2.2 运输安全 (13)8.2.3 仓储安全 (13)8.2.4 配送安全 (13)8.3 监控系统设计与实现 (13)8.3.1 监控系统架构 (13)8.3.2 监控设备选型 (14)8.3.3 数据处理与分析 (14)8.3.4 安全预警与处置 (14)8.3.5 系统集成与优化 (14)第九章自动化配送系统的实施与推广 (14)9.1 实施策略与步骤 (14)9.1.1 实施策略 (14)9.1.2 实施步骤 (14)9.2 推广应用案例分析 (15)9.3 实施效果评估与改进 (15)9.3.1 效果评估 (15)9.3.2 改进措施 (15)第十章总结与展望 (16)10.1 研究成果总结 (16)10.2 存在问题与挑战 (16)10.3 未来发展趋势与展望 (16)第一章绪论1.1 物流行业概述物流行业作为我国国民经济的重要组成部分，承担着连接生产与消费、促进资源优化配置的重要任务。
基于蚁群算法的物流配送优化研究
基于蚁群算法的物流配送优化研究随着互联网的快速发展，电商的崛起，物流配送也逐渐成为一个重要的话题。
高效的物流配送系统可以大幅缩短货物运输时间，降低物流成本，提升企业竞争力。
然而，如何实现这一目标，却是一个艰巨的挑战。
基于蚁群算法的物流配送优化研究，成为了当前的一项热门课题。
一、蚁群算法的概念蚁群算法是一种模拟蚂蚁群集在食物源之间搜索路径的算法。
它模拟了蚂蚁的行为，通过蚂蚁在空间中留下的信息素以及蚂蚁本身的搜索、移动、辨别等行为来寻找最优解。
在物流配送问题中，提供给蚂蚁的信息素包括地理位置、道路拓扑等基础信息，以及配送订单等业务信息。
对于每一个配送订单，蚂蚁根据任务的距离、紧急程度等信息决定路径和配送的优先级，以此实现效率最大化的配送策略。
二、蚁群算法的应用蚁群算法已被广泛应用于各种优化问题中，如TSP（旅行商问题）、VRP（车辆路径问题）、FJSP（柔性作业车间调度问题）等。
在物流配送中，蚁群算法主要应用于：1、配送路径规划传统的配送路径规划方法往往基于启发式算法或运筹学等理论，它们尝试通过给定的约束条件生成一组可接受的配送路线。
但实际配送问题往往具有极其复杂的业务约束，使得制定一种可行的算法变得异常困难。
而蚁群算法在此方面表现出色，它可以很好地处理高度复杂的路径规划问题，通过大量迭代和试错来求解最优解。
2、车辆调度在物流配送中，车辆调度是一项非常重要的工作。
由于客户需求的不同，每个车辆的负载量、行驶距离以及配送耗时都必须考虑到。
在传统的车辆调度算法中，往往采用“分区贪心法”或“遗传算法”等方法，但它们都可能会导致调度的不确定性。
而蚁群算法则可以在保证配送质量的同时，实现车辆调度的高效性。
3、全局多目标优化物流配送本质上是一种复杂的全局多目标优化问题。
在许多情况下，如何在达到最佳配送质量的同时，最大化配送效率，是物流配送中需要解决的难点。
而蚁群算法则可以帮助企业实现可持续发展，通过动态调整配送策略，不断提高配送质量的同时，实现物流成本的最小化。
物流管理中的智能调度算法及效果评估分析
物流管理中的智能调度算法及效果评估分析物流管理是现代商业运作的重要环节，它涉及到货物的运输、仓储、配送等环节。
随着信息技术的发展，智能调度算法在物流管理中发挥越来越重要的作用。
本文将探讨物流管理中的智能调度算法，并对其效果进行评估分析。
一、智能调度算法的概念与意义智能调度算法是指通过引入人工智能、优化算法等技术手段，对物流运输、仓储等环节进行合理的调度安排，以提高物流运作的效率、降低成本、提升服务质量。
智能调度算法的引入使得物流管理能够更加科学、精确地进行规划和执行，进一步加强了物流系统的运作效能。
二、常见智能调度算法1. 遗传算法：遗传算法是一种生物启发式计算方法，通过对问题的潜在解进行进化优化，模拟自然界中的进化原理来获取全局最优解。
在物流管理中，遗传算法可以用于货物路线规划、车辆调度等环节。
2. 蚁群算法：蚁群算法是模拟蚂蚁寻找食物的行为机制而提出的一种搜索算法。
在物流管理中，蚁群算法可以用于货物仓储位置的优化、配送路径规划等方面。
3. 粒子群算法：粒子群算法是一种模拟鸟群寻找食物的行为机制而提出的一种优化算法。
在物流管理中，粒子群算法可以用于货物集中配送点的选择、调度员分配等方面。
三、智能调度算法效果的评估分析评估智能调度算法的效果是衡量其优劣的重要指标，以下几个方面是常用的评估指标：1. 成本效益：智能调度算法的目的之一是降低运营成本。
因此，评估算法的效果时需要比较不同算法在成本方面的差异，如物流运输的费用、仓储的费用等。
2. 服务质量：物流管理的核心是提供优质的服务。
有效的智能调度算法应能够提高物流的准时性和准确性，减少延误和差错。
3. 运输效率：通过智能调度算法，物流运输的效率可以得到提高，如货物的路径规划，避免了重复运输和资源浪费。
因此，对比不同算法的运输效率，是评估算法效果的一个重要方面。
4. 响应时间：物流管理需要对即时信息进行响应，例如货物状态的更新、订单变更等。
良好的智能调度算法应能够及时响应这些变化，保证物流系统的灵活性和敏捷性。
基于群智能算法的智能调度优化方法研究与应用
基于群智能算法的智能调度优化方法研究与应用智能调度优化方法在现代社会的各个领域中得到了广泛的应用，它可以帮助提高资源利用效率、降低成本、提高工作效率等。
而基于群智能算法的智能调度优化方法更是在这个领域中备受关注。
本文将对基于群智能算法的智能调度优化方法进行研究与应用，并探讨其实际应用的意义和前景。
首先，我们需要了解什么是群智能算法。
群智能算法是一种以模拟群体行为为基础的智能优化算法，它通过模拟群体中个体之间的相互作用和信息交流，来解决复杂问题。
群智能算法包括蚁群算法、粒子群算法、遗传算法等多种不同类型的算法，它们都能够模拟群体中的协作和适应性学习过程，从而找到问题的优化解。
面对日益复杂的调度问题，传统的优化方法已经难以满足实际需求。
而基于群智能算法的智能调度优化方法则能够充分利用群体中的信息和行为，更好地解决这些问题。
例如，在生产调度中，我们需要考虑到多个因素，如设备利用率、生产能力、物料供应等。
而传统的优化方法往往只能考虑到其中一两个因素，无法兼顾所有因素的权衡。
而基于群智能算法的智能调度优化方法可以考虑到整个生产系统的复杂性，通过模拟群体的行为和信息交流，找到一个能够平衡各种因素的最优调度方案。
在实践中，基于群智能算法的智能调度优化方法已经被广泛应用于各个领域。
以物流调度为例，物流调度问题是一个NP-hard问题，传统的优化方法往往在处理大规模实例时时间复杂度过高，不太适用。
而基于群智能算法的智能调度优化方法，通过模拟群体协作和信息的交流，可以在较短的时间内找到接近最优的调度方案，大大提高了物流调度的效率和准确性。
此外，在交通调度和能源调度领域，基于群智能算法的智能调度优化方法也显示出了强大的优势。
交通调度中存在着很多不确定性因素，如交通流量、道路状况、车辆故障等，而基于群智能算法的智能调度优化方法可以实时地感知并适应这些变化，从而更好地进行交通调度。
在能源调度方面，随着可再生能源的不断发展，电网调度问题也日益复杂，传统的方法往往无法很好地处理这些问题。
多种群蚁群算法解机组组合优化
２１ 年 ５ ０２ 月
机
电
工
程
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多种群蚁群算法解机组组合优化
王 威 ， 颖 浩 ， 向 阳 ， 振 华 ， 春 莹 李 龚 蔡 郑
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Ｋｅ ｏ ｄ ： ｎｔ ｏ ｍ ｔ ｎ（ Ｃ ； ｌ ｏｏｙａｔ ｐ ｍ ｚｔ ｎａ ｏ ｔｍ（ Ａ ；ｅ ｒｔ ｌ ｒｈ ｙｗ ｒ ｓ ｕ ｉｃｍ ｉ ｍｅｔＵ ）ｍｕ ｉ ｌｎ ｎ ｏｔ ｉ ｉ ｌ ｒｈ ＭＣ Ｏ）ｈｕ ｓｃａ ｏ ｔｍ ｔｃ ｉ ａ ｏ ｇｉ ｉ ｉ ｇｉ
Ｏ 引 言
ｐｏ ｌｍｓｏ ｍｅ ｃ ｎ ｕ ｎ ｎ ａｙｔ ａｌｉｔ ｏ ａ ｏ ｔ ｍ ｈ ｔｔｅａ ｔｃ ｌｎ ｐｉ ｚｔ ｎａｇｒｔｍ（ Ｏ） ｔｔｅｍｕｔ ｃ ｌｎ ｎ ｒｂｅ ｆｔ － ｏ ｓ ｍｉｇ ａ ｄｅ ｓ ｏｆｌ ｎｏｌｃ ｌ ｐｉ ｉ ｍｕ ｔａ ｈ ｎ ｏｏ ｙ ｏ ｔ ａｉ ｌｏｉ ｍｉ ｏ ｈ ＡＣ ｍｅ ， ｌｉ ｏｏ ｙａ ｔ ｈ
（ 江大学 电气工程 学 院 ，浙江 杭 州 ３０ ２ ） 浙 １０ ７
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。
蚁群算法解决任务调度问题-Python
蚁群算法解决任务调度问题-Python 蚁群算法是⼀种启发式优化算法，也是⼀种智能算法、进化计算。
和遗传算法、粒⼦群算法相⽐，蚁群算法所优化的内容是拓扑序（或者路径）的信息素浓度，⽽遗传算法、粒⼦群算法优化的是某⼀个个体（解向量）。
例如TSP问题，30个城市之间有900个对应关系，30*15/2=435条路径，在蚂蚁经过之后，都留下了信息素，⽽某⼀个拓扑序指的是⼀个解向量，旅⾏商的回路应是⾸尾相连的30条路径，蚂蚁在⾛路的时候会考虑到能⾛的路径上的信息素浓度，然后选择⼀个拓扑序作为新解。
例如任务车间调度问题，假如有8个机器和10个任务，则⼀共有80个对应关系，每个对应关系看作⼀个路径，会有信息素的标记，⽽解向量是⼀个长度为10的向量，蚂蚁在⾛路的时候，会选择每⼀个任务到所有机器的对应关系，考虑信息素的浓度选择其中⼀个，由此选择10个任务各⾃放在哪⼀个机器上，作为新解。
蚁群算法天⽣适合解决路径问题、指派问题，效果通常⽐粒⼦群等要好。
相⽐于模拟退⽕算法，计算更稳定。
相⽐于粒⼦群算法收敛性更好。
对于任务调度问题，需要定义模型对象： 节点和云任务。
节点VM具有节点编号id、两种资源总量和两种资源的已占有量。
因此其剩余空间是总量capacity减去已占有量supply。
class Cloudlet:def__init__(self, cpu_demand: float, mem_demand: float):self.cpu_demand = cpu_demandself.mem_demand = mem_demandclass VM:def__init__(self, vm_id: int, cpu_supply: float, cpu_velocity: float, mem_supply: float, mem_capacity: float):self.id = vm_idself.cpu_supply = cpu_supplyself.cpu_velocity = cpu_velocityself.mem_supply = mem_supplyself.mem_capacity = mem_capacity然后定义蚁群算法解决任务调度问题的类。
基于异类多种群蚁群算法的MC供应链分布式调度研究
３ ｅａｔｅｔｆＭａｋｔ ｇ ｈ ａ ｘ Ｂ ｎｉｇＳｈｏ，Ｘ ＇ ｈ ｎｉ １０５ ｈｎ ） ．Ｄｐ ｒ ｎ ｍ ｏ ｒ ｉ ，Ｓ ａ ｎｉ ａ ｋ ｃｏｌ ｉ ｎＳ ｎ ｘ ７ ０ ６ ，Ｃ ｉａ ｅｎ ｎ ａ ａ
Ａ ｓｒｃ：Ｔ ｅｄｆ ｉ ｃｅ ｏ ｅｅｉ ｉ ｓ ｕｔ ｉ ｔ ｎ（ ）ｓｐ ｌ ｃａｎｓｈ ｄｌ ｇｍ ｄｌ ｗ ｒ ｓｍ ａｉ ｄ ｂ ｔ ｔ ｈ ｅ ｃ ｎｉｓ ｆｈ ｘｓｎ ＭａｓＣ ｓ ｍ ｚ ｉ ＭＣ ｕ ｐｙ ｈｉ ｃｅｕｉ ｏｅｓ ｅｅ ｕ ｍ ｒ ｅ ． ａ ｉｅ ｔ ｔｇ ｏ ａｏ ｎ ｚ
∞
文献标志码 ： Ａ
Ｍ Ｃ ｕｐ ｙ ｃ ａ ｎ ｄ ｓｒｂｕ ｅ ｃ ｄ ｌｎｇ ｂ ｓ ｄ ｏ ｓ ｐｌ ｈ ｉ ｉｔ ｉ ｔ ｄ ｓ ｈｅ ｕ ｉ ａ ｅ ｎ
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张 鹏 ， 林 杰 魏 云 霞 ，
（． １ 同济 大 学 经 济 与 管 理 学 院 ， 海 ２ ０９ ； ２ 西 安 理 工 大 学 经 济 与 管 理 学 院 ， 安 ７ ０ ５ ； 上 ００２ ． 西 １０ ４ ３ 陕 西 银 行 学 校 市 场 营销 系 ， 安 ７ ０ ６ ． 西 １０ ５）
改进蜉蝣算法求解工艺规划与调度集成问题
改进蜉蝣算法求解工艺规划与调度集成问题
杨柯;潘大志;池莹
【期刊名称】《计算机与现代化》
【年(卷),期】2024()4
【摘要】针对工艺规划与调度集成问题(IPPS),基于AND/OR析取图和“组合”的概念以最小化最大完工时间为优化目标建立数学模型;设计一种整数编码方案,该方案无需预先为工件生成加工路径,可同时处理工艺规划与调度问题,由于初始解对算法的寻优能力的影响,在种群初始化时考虑机器的负荷以提高初始种群的质量;解码时采用插空的方法生成活跃调度,以缩短工件整体的加工时间;离散蜉蝣算法实现求解IPPS,采用Metropolis准则接收较差的解,引入自适应因子提高算法的收敛速度,设计局部搜索算法提高算法的精度。
最后通过大规模基准算例进行实验并与其他算法对比分析,验证该算法有较好寻优性能。
【总页数】7页(P92-98)
【作者】杨柯;潘大志;池莹
【作者单位】西华师范大学数学与信息学院;最优化理论与应用四川省高校重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.一种改进的蚁群算法在工艺规划与车间调度集成优化中的应用
2.两阶段混合算法求解集成工艺规划与调度问题
3.聚类差分进化算法求解多目标工艺规划与\r调度集成问题
4.一种基于图的求解工艺规划和调度集成问题的蚁群优化算法(英文)
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基 于 多种 群 蚁 群 算 法 的 大规 模 定制 供 应 链 调 度
张 鹏 ，林 杰 ，刘 思伟
（．同 济大 学 经 济 与 管理 学 院 ，上 海 ２ ０ ９ ；２ １ ０ ０ ２ ．西 安理 工 大 学 经 济 与 管理 学院 ， 西安 ７ ０ ５ ； １０ ４
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第３ ７卷 第 ７ 期
Ｖｌ ＿７ ０ ３ ｌ
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程
２ １ 年 ４月 ０１
Ａｐ ｉ ０１ ｒｌ ２ １
ＮＯ． ７
Ｃｏ ｐ ｔｒＥｎ ｉ ｅ ｒｎ ｍ ｕｅ ｇｎ ｅｉｇ
人工智 能及识 别技术 ・
文章编 １ｏ ３ ８ ０１ ７ ０９＿ ３ 号： ００ ４ （ ｌ ０— １ ＿ —ｌ２ ２ ） ６ｏ
ｗｈ ｌ ｏ ｕ ｉ ｇ ｒ ｓ ｕ ｃ ｓ ｏ ｕ ｌ ｈ ｉ ，ｏ ｔ ｉ ｅ ａ ｒｙ ｓ ｌ ｉ ｇ ｓ ｅ ｄ ｎ ｕ ｆｌ ｄ ｓ ｈ ｄ ｌ ｅ ｕ ｒ ｍｅ ｔ ｆ ｍｕ ｔ— ｒ ｅ ｎ ｌ ｄ ｎ ｕ ｐｌ ｒ ｏ ｅ ｃ ｍｐ ｔ ｅ ｏ ｒ ｅ ｆ ｓ ｐｐ ｙ ｃ ａ ｎ ｂ ａｎ ｄ ｆ ｉｌ ｏ ｖ ｎ ｐ ｅ ，ａ ｄ ｆ ｌ ｌ ｃ ｅ ｕ ｅ ｒ ｑ ｉｅ ｎ ｓ ｏ ｌｉ ｄ ｒ ｉ ｃ ｕ ｉ ｇ ｓ ｐ ｉ ｎ ｉ ｅ ｏ ｅ
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明 ，该 算 法 具 有 较好 的有 效 性 、 稳定 性 和 订 单适 应 能 力 。
关健词 ：大规模定制 ；供应链 调度 ；蚁群算法 ；多种群蚁群
Ｍ ａ ｓＣｕ ｔ ｍ ｉ ａ ｉ ｎ Ｓ ｓ ｓｏ ｚ ｔｏ ｕｐｐｌ ｙ Ｃｈａ ｎ Ｓｃ ｅ ｉ ｈ ｄｕｌ ｓ ｄ ｏ ｅＢａ ｅ ｎ Ｍ ｕｌｉ ｌ ｔｐ ｅＡｎｔＣｏ ｏ ｇ ｒｔ ｌ ｎｙＡｌ ｏ ｉｈｍ
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３ ．内蒙 古兰太实业股份有 限公司 ，内蒙古 阿拉善 ７０ ３） ５３ ６ 摘 要 ：针对大规模定制供应链调度具有分布式和计算规模大的特 点，引入多种群蚁群算法 ，设计分布式调度优化 的模型 ，将多个进行寻
优的蚁群分散到供应链 的不 同计算节点上。蚁群 间既独立也协作、可发挥 并行高效 的特点 ，能满足大规模 定制供应链调度的要求 。根据 多 订单特点 ，利用供应链上分布 的计算资源，对调度规模 大而 且复杂的供应 商选择及企业问合 作时序进行寻优，确定优化 调度方案 。实验证