基于改进蚁群算法的小区快递配送路径规划研究

发布时间：2021-11-16 04:05

　　随着我国经济水平的提高与电子商务的快速发展,我国快递业务量规模稳居世界首位,快递业在国家、社会发展中扮演着一个极为重要的角色。快递配送路径规划在快递业运输过程处于核心位置,但由于快递配送占物流总费用较大,因此配送车辆路径优化是当前研究的热点,科学合理的配送路径能够有效地帮助企业减少运输成本,增强自身竞争力以及提高客户满意度。本文首先分析了当前快递配送中存在成本高昂、时效性差、服务质量不佳等问题,介绍了车辆路径规划的数学模型、构成要素、求解方法以及其主要分类等概况。系统阐述了蚁群和免疫算法的运行原理,数学模型和算法执行步骤,并且对两者的优缺点进行了详细的分析。针对快递配送的常见问题、车辆路径规划的数学模型以及蚁群算法在求解问题时的优缺点,提出了一种改进的蚁群算法。基于蚁群算法和免疫算法的优势互补的思想,构造出将两种算法进行动态融合的方案,并引入车辆路程、载重量等相关约束条件,以成本和满载率作为优化目标,对两种算法的运行机制上都做出了部分优化与改进,并且引入莱维飞行极大限度扩展算法的寻优性能。通过算例的仿真证明了改进后的蚁群算法具有一定的实效性。以A快递公司丰巢快递配送路线选择优化问题为实... 

【文章来源】：新疆大学新疆维吾尔自治区 211工程院校

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

车辆路径规划示意图

题[52]（Traveling Salesman Problem，TSP）的求解上，取得了较优的实验结果。近些年来，越来越多的学者将此算法应用于其他复合优化的问题，例如作业车间调度、图片着色、通信路由问题等，具有良好的实际意义。通过前人大量的研究表明蚂蚁是不具备可视能力的，但是却可以寻找出从蚁穴距食物源的最短路线。因为蚂蚁寻找食物是一种群体性活动，需要各只蚂蚁共同分工协助，蚂蚁会依靠自身的特性在爬过的路线上分泌出化学物质，并通常被叫做信息素[27]（pheromone）。蚂蚁会按照线路的长短对应分泌出不同的浓度，两者存在特定的反比关系，线路短则浓度高，线路长则浓度低。蚂蚁能够通过自身特定的器官感受到浓度值的大小而且会选定高浓度的路径作为下一个前进方向。与此同时为了能够加强此线路的信息素量值，增加此线路被之后蚂蚁选定的几率，蚂蚁会继续分泌出一定量的信息素，因为不管是分泌出的还是残余在线路上的信息素都会随时间逐步挥散。通过这样一个正反馈的觅食寻优机制，蚂蚁就能找到最优的觅食路线方案。

新疆大学硕士学位论文种模型中，蚁周模型（Ant-Cycle system）[29]利用了释放在路径上的信息素浓度，即利用了路径上的整体uantity system）[31]则利用了蚂蚁经过各个地点间距离利用了路径上的局部信息；而蚁密模型（Ant-Den将信息素释放的浓度取为一个定值，并没有考虑不同算法寻优效果的影响。蚁周模型与其他两种模型差异体信息，能够实现全局更新，此模型的寻优结果要优会选择采用蚁周模型来计算出蚂蚁在路径上的释放路径距离越小，则释放的信息素浓度就越高。群算法的基本步骤算法求解 TSP 问题需要以下几个步骤，流程图如图


本文编号：3498114