基于ACS-GA算法的车辆路径问题研究

物流配送车辆路径问题是智能交通和商业物流领域中一个重要研究方面。合理规划车辆的行驶路线,减少配送里程,降低物流成本,对提高经济效益具有重要意义。重点分析了带时间窗的物流配送车辆路径问题,建立了兼顾配送时间与配送距离最短的改进数学模型。提出了基于蚁群系统算法和遗传算法相融合的混合算法。该算法利用蚁群系统算法得到初始解,运用遗传算法中复制、交叉、变异操作对解的种群多样性进行扩充,克服了蚁群系统算法的早熟现象,增强了算法的全局搜索能力。基于标准数据集的实验结果表明,该算法与其他优化方法相比较,具有较好的搜索车辆路径最优解的能力。     

物流配送车辆路径优化问题的仿真研究

研究物流配送车辆路径优化问题,由于物流行业要求货物及时配送,又要降低物流运输成本.物流配送车辆路径选择是重点解决的问题,传统优化方法搜索时间长,难以找到最优路径,造成物流配送成本高.为了降低物流配送成本,提高车辆路径优化效率,提出一种蚁群算法的物流配送车辆路径优化算法.首先对物流配送车辆路径问题进行分析,然后建立相应的数学模型,最后采用蚁群算法对车辆路径问题的数学模型进行求解.通过具体实例对算法进行实验,实验结果表明,蚁群算法提高寻优效果,找到的物流配送车辆路径的最优解短于其它算法,降低物流配送成本,并为物流配送车辆路径选择提供了一种有效算法.     

大型物流车辆配送线路自适应调度方法

为了有效提高物流配送车辆的利用率,降低配送车辆的空载率及物流运输成本,需要对大型物流车辆配送线路自适应调度方法进行研究。当前方法多是采用通过对物流车辆配送过程中的调度与路径选择进行分析,建立多类型的物流配送车辆调度模型,并构建改进后的遗传算法,对物流调度模型的算法效率以及计算时间和复杂度进行优化,以获取物流车辆配送调度问题的最优解,但该方法存在过程较为繁琐的问题。为此,提出一种大型物流车辆配送线路自适应调度方法。该方法首先建立物流车辆配送线路调度问题的数学模型,为实现自适应调度方法对数学模型进行优化求出最优解,利用蚁群算法对物流车辆配送调度数学模型的最优解进行优化,获取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,从而得出了优化的最优路径;以优化的最优路径完成对大型物流车辆配送线路自适应调度。仿真实验表明,利用蚁群算法不仅加快了物流配送路线调度优化问题求解的速度,降低了物流运输的成本,而且获取了最优解的概率,比其他调度算法具有更明显的优势。     

蚁群算法在物流配送路径优化中的研究

研究物流配送路径优化问题,提高物流服务质量.针对快速准确送货,传统方法在物流配送路径优化过程,存在搜索时间长,得不到全局最优解,导致物流配送效率低的难题.为了提高物流配送路径优化效率,提出一种蚁群算法的物流配送路径优化算法.该算法首先建立优化物流配送路径的数学模型,然后采用蚁群算法对数学模型进行求解.仿真结果表明,蚁群算法具有较强的全局寻优能力,搜索速快,能够在最短时间找到流配送路径的最优解,是解决物流配送路径优化问题的有效算法.     

混合算法在车辆路径优化问题中的应用

研究车辆路径优化问题,物流配送不仅要求配送及时,而且要求运输成本低,且路径最优。车辆路径优化是解决物流配送效率的关键,传统优化方法寻优效率低,耗时长,难以得到车辆路径最优解,导致物流配送成本过高。为了提高车辆路径寻优效率,降低物流配送成本,提出一种混合算法的车辆路径优化方法。首先建立车辆路径优化数学模型,然后用遗传算法快速找到问题可行解,再将可行解转换成蚁群算法的初始信息素,最后采用蚁群算法从可行解中找到最优车辆路径。仿真结果表明,混合方法提高车辆路径寻优效率,有效地降低物流配送成本。     

改进蚁群算法求解有时间窗的物流配送路径问题

物流配送车辆路径优化问题已被证明是一个NP难题,很难得到最优解。应用蚁群算法对带时间窗的物流车辆路径优化问题进行了算法设计,建立了车辆路径优化问题的蚁群算法数学模型及解决方案。通过对蚁群算法的分析,提出了改进的蚁群算法,并结合实例对该算法进行测试和分析,检验其有效性,结果表明了改进蚁群算法的可行性,符合实际的需要。     

改进的蚁群算法在优化物流配送管理系统中的应用

基于企业物流配送管理系统的优化研究,文章改进了蚁群算法,并根据改进的蚁群算法,建立蚁群算法模型,提出配送算法,应用到物流配送管理系统中,以提高企业物流配送中心的配送能力,降低成本,最大化地合理利用现有资源。试验计算结果表明,改进的算法具有较好的寻优能力,收敛速度快,是解决物流配送管理路径优化问题的有效算法之一。     

基于改进蚁群算法的物流配送问题研究

对带时间窗的物流配送车辆路径优化调度问题进行了描述,给出了数学模型,在最大～最小蚁群算法的基础之上,提出了一种改进的蚁群算法,在物流配送路径优化问题初始解的构造、路径优化、转移规则、信息素更新方式、算法终止判断等进行了改进,并通过引入信息熵的概念,利用与算法运行过程有关的信息熵的值表示选择过程中的不确定性,来控制路径选择和局部随机变异扰动的概率,以实现算法的自适应调节,同时结合局部优化方法对解进行二次优化,通过这些改进,提高了算法的搜索效率,实验仿真整明了该改进算法的有效性.     

多集散点单车路径优化研究

为使多集散点车辆路径优化结果全局最优,详细化表示货运关系,建立多集散点单车路径优化模型,并以订单为基准建立蚁群算法的二维禁忌表,确定状态转移规则;在满足车辆约束条件下,以最短路径完成所有订单货运的单车路径搜索。车辆路径全局优化是由于模型货运关系明细化及算法中车对所需运送订单的全局访问。实例求解结果表明,改进的优化模型及蚁群算法可以有效获得多集散点单车路径。     

基于改进蚁群算法物流配送路径优化的研究

针对物流配送路径优化问题的特点,提出利用蚁群算法建立数学模型,并对蚁群算法进行了改进。通过局部优化的处理,加快了改进后算法的收敛速度,并提高了全局搜索能力;对信息素的更新方式加以改进,进而提高了蚁群算法的自适应性,使得算法在执行过程中可以根据收敛和进展情况,相应地调整信息残留程度,从而进一步提高收敛速度或全局搜索能力。通过实例计算验证,使用改进后的蚁群算法优化物流配送路径,能够快速并有效地求得问题的最优解。