人工蜂群算法在物流配送路径选择问题中的应用研究

发布时间：2017-07-03 14:13

  本文关键词：人工蜂群算法在物流配送路径选择问题中的应用研究

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【摘要】：伴随着改革开放,中国经济形势一路走高,电子商务在中国的发展速度之快超乎想象。它直接刺激了中国物流业的飞速发展。一个现实的问题摆在了人们面前:城市物流配送问题。当我们从起始配送点出发,途中必须经过一些关键节点的时候,怎么选择路径可以使得所花费的代价最小,这就是本文所想解决的问题。人工蜂群算法有着参数设置简单、求解问题高效、鲁棒性强等特征,因此本文采用了人工蜂群算法求解城市物流配送路径问题。本文所做的工作主要是以下几个方面:(1)现实问题和模型的转换:首先我们将交通路网抽象成了无向连通图,知道每个节点的横坐标和纵坐标,指出图中哪些节点是我们必须经过的,重点标注,称为关键节点。根据每条路径的长度以及路径上的速度我们标示每条边的权重。在每条边的权重值标注完成之后,利用A*寻路算法求出任意两个关键节点之间的最短路径。这时我们将这个图更进一步抽象,我们在图中只保存关键节点的位置,关键节点中包含了它到其他任一关键节点的最短路径信息,舍弃掉其他节点的位置信息。此时,这个图已经转化为完全连通图,问题的解是找到一条路径,它经过所有的关键节点,所花费的代价最小。(2)初始路径的生成:我们所采用的是插入寻优策略,使得算法求解的开始阶段就已经具有了很高质量的解,再通过路径的更新策略,更容易找到最优解。算法的收敛速度很快,求得的可行解质量也很高。(3)算法的验证:通过在Matlab上的仿真实验,验证了算法的正确性。通过和遗传算法的比较发现,本文改进的算法具有更强的求解能力,以及更快的收敛速度。
【关键词】：物流配送 人工蜂群算法 路径寻优 智能交通
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U116.2;F252;TP18
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-7
• 1 绪论7-16
• 1.1 研究背景与研究意义7-10
• 1.2 人工蜂群算法的国内外发展现状10-14
• 1.3 本文的研究内容14-16
• 2 几种典型的群智能算法介绍16-22
• 2.1 引言16
• 2.2 遗传算法16-17
• 2.3 粒子群算法17-19
• 2.4 人工鱼群算法19-20
• 2.5 蚁群算法20-21
• 2.6 小结21-22
• 3 人工蜂群算法概述22-29
• 3.1 人工蜂群算法的原理22-24
• 3.1.1 模型结构22-23
• 3.1.2 蜜源选择23-24
• 3.2 人工蜂群算法的流程24-26
• 3.3 人工蜂群算法参数分析26
• 3.4 人工蜂群算法的特征26-28
• 3.5 小结28-29
• 4 基于人工蜂群算法物流配送问题模型的建立29-36
• 4.1 物流配送问题描述29-30
• 4.2 城市路网的建模30-31
• 4.3 配送点的位置关系31-32
• 4.4 物流配送初始路线的产生32-33
• 4.5 物流配送路线更新策略33
• 4.6 目标函数33-34
• 4.7 蜜源信息交流机制34-35
• 4.8 小结35-36
• 5 基于人工蜂群算法物流配送问题的仿真实验36-49
• 5.1 物流配送模型与人工蜂群算法的对应关系36
• 5.2 双层抽象图算法思想描述36-37
• 5.3 基于人工蜂群的物流配送算法流程描述37-38
• 5.4 仿真实验及结果分析38-48
• 5.5 小结48-49
• 6 总结与展望49-51
• 6.1 总结49
• 6.2 展望49-51
• 致谢51-52
• 参考文献52-56
• 附录56
• A. 作者在攻读硕士学位期间参与过的项目56

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