基于改进蚁群算法的众包配送路径研究

发布时间：2021-01-11 09:20

　　针对现有O2O外卖众包配送的经验依赖性和随机性问题,建立以距离成本和时间惩罚成本之和最小化为目标的带有单侧软时间窗的需求可延迟的开放式车辆路径优化模型,并借助高德地图API接口获得各实际节点的经纬度信息和各节点间距离。改进蚁群算法在状态转移规则中添加下一步移动的潜在客户数量影响因子,同时将确定性搜索与随机性搜索结合,缩小蚂蚁搜索范围。仿真实验结果表明,相较于标准蚁群算法和标准粒子群算法,改进蚁群算法在求解质量和效率上均具有明显的优势。 

【文章来源】：计算机工程与应用. 2019,55(08)北大核心

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 引言
2 带有单侧软时间窗的需求可延迟的开放式车辆路径优化模型
    2.1 配送任务描述
    2.2 符号说明
    2.3 模型构建
3 基于改进的蚁群算法设计
    3.1 改进的状态转移规则
    3.2 改进蚁群算法步骤
4 算例分析
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]O2O外卖订单配送任务分配模式研究[J]. 邓娜,张建军.  上海管理科学. 2018(01)
[2]求解TSP的改进信息素二次更新与局部优化蚁群算法[J]. 许凯波,鲁海燕,程毕芸,黄洋.  计算机应用. 2017(06)
[3]面向受灾差异的跨区域应急救援路径优化[J]. 朱莉,顾珺,马铮,徐逸水.  控制与决策. 2017(05)
[4]随机旅行时间的外卖O2O配送车辆路径问题[J]. 王帅,赵来军,胡青蜜.  物流科技. 2017(01)
[5]带时间窗集送货需求可分车辆路径问题的改进蚁群算法[J]. 杨鹏,邹浩,徐贤浩.  系统工程. 2015(09)
[6]一种面向对象的多角色蚁群算法及其TSP问题求解[J]. 杜鹏桢,唐振民,孙研.  控制与决策. 2014(10)

硕士论文
[1]快餐外卖配送路径方案研究[D]. 王荃菲.北京交通大学 2017



本文编号：2970508