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。     

蚁群优化算法在物流车辆调度系统中的应用

根据对蚁群算法进行的深入研究,指出了蚁群算法在解决大型非线性系统优化问题时的优越性。通过仔细分析遗传算法和粒子群算法在解决物流车辆调度系统问题的不足之处,基于蚁群算法的优点,并根据物流车辆调度系统自身的特点,对基本蚁群算法进行适当的改进,给出算法框架。并且以线性规划理论为基础,建立物流车辆系统的数学模型,给出调度目标与约束条件,用改进后的蚁群算法求解物流车辆调度系统的问题,求得最优解,根据最优解和调度准则进行实时调度。使用Java语言编写模拟程序对比基于改进粒子群算法和改进蚁群算法的调度程序。通过对比证明了所提出的改进蚁群算法解决物流车辆调度优化问题的正确性和有效性     

基于改进蚁群算法的物流配送路径优化

随着社会的不断进步,配送车辆最短路径优化问题已广泛应用于交通运输、网络购物、物流配送等与生产生活息息相关的问题,然而配送车辆路径优化的计算比较复杂.文中建立在带约束条件的多车辆物流配送问题模型的基础上,运用改进的蚁群算法解决物流配送过程中的路径选择问题.通过对信息索的全局和局部更新规则进行改进,和传统的最值蚁群算法进行比较,算法的收敛速度和全局搜索能力得到提高.文中最后成功将改进后的蚁群算法应用于多车辆物流调度路径优化问题.结果表明该优化算法性能受优.     

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。     

模糊需求车辆路径问题及其启发式算法

对模糊需求信息条件下的车辆路径问题进行策略分析，提出解决此类问题的改进蚁群算法。采用多蚁群协作，修改信息素更新规则，根据收敛要求动态调整主要参数等对蚁群算法进行改进，应用该方法解决机会约束策略和可能性策略下的模糊需求车辆路径问题。实验结果证明了改进算法对优化模糊需求车辆问题非常有效。     

蚁群算法物流配送中心选址优化仿真研究

研究物流配送选址优化调度问题。为了有效节约车辆运输成本,应选择最优路径。城市车辆调度路径选择,存在路网复杂性,参数设置较多,传统的调度算法存在计算复杂度高,不利于实际应用。为解决优化选址问题,提出了一种改进的蚁群优化物流配送选址方法。算法把求得的解首先分解为解对,然后通过改进的蚁群优化算法将解对从不确定性转变成确定性问题,可以大大的降低求解过程。通过仿真表明,提出的优化算法不但降低了计算的复杂度,优化了选址模型,而且为解决物流选址问题提供了新的有效途径。     

带时间窗动态车辆路径问题的改进蚁群算法

针对带时间窗动态车辆路径优化问题的特点,通过状态转换,将求解动态车辆路径问题转化为求解一系列基于时间轴的静态子问题。分析了蚁群算法的不足之处,对原有蚁群算法进行改进,引入“扰动因子”和“奖惩”机制,并对动态车辆路径问题进行了实验仿真,结果表明,改进后的蚁群算法提高了全局寻优能力与收敛速度,取得了较好的效果。     

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。     

基于改进蚁群算法的自动化立体仓库路径优化研究

目前,自动化立体仓库广泛应用于物流行业。为了提高仓库中货物的存取效率,可采用蚁群算法解决堆垛机路径优化问题。针对传统蚁群算法中易得到局部最优解的缺陷,笔者采用改进的蚁群算法,引入信息素调整因子,改变路径中各节点上的信息素浓度,减少局部最优现象。仿真实验结果表明,改进的蚁群算法能较好解决路径优化问题。     

An enhanced ant colony optimization (EACO) applied to capacitated vehicle routing problem

In this paper, an enhanced ant colony optimization (EACO) is proposed for capacitated vehicle routing problem. The capacitated vehicle routing problem is to service customers with known demands by a homogeneous fleet of fixed capacity vehicles starting from a depot. It plays a major role in the field of logistics and belongs to NP-hard problems. Therefore, it is difficult to solve the capacitated vehicle routing problem directly when solutions increase exponentially with the number of serviced customers. The framework of this paper is to develop an enhanced ant colony optimization for the capacitated vehicle routing problem. It takes the advantages of simulated annealing and ant colony optimization for solving the capacitated vehicle routing problem. In the proposed algorithm, simulated annealing provides a good initial solution for ant colony optimization. Furthermore, an information gain based ant colony optimization is used to ameliorate the search performance. Computational results show that the proposed algorithm is superior to original ant colony optimization and simulated annealing separately reported on fourteen small-scale instances and twenty large-scale instances.     

面向冷链物流配送路径优化的知识型蚁群算法

生鲜电商、冷链宅配的盛行使冷链物流订单呈现出"小批量、多批次、易腐坏"的特点,进一步增大了城市冷链物流配送路径优化的必要性与难度.鉴于此,同时考虑顾客满意度和道路拥堵状况,构建最小化总成本的冷链车辆路径优化数学模型.为求解该问题,将知识型精英策略下的禁忌搜索算子和动态概率选择的知识模型融入蚁群算法,设计一种新的知识型蚁群算法.通过对模拟实例和真实实例进行仿真实验,对传统蚁群算法、基于禁忌搜索改进的蚁群算法与所提出的知识型蚁群算法进行对比分析,验证了所构模型和知识型蚁群算法的有效性.     

基于Softmax回归的电力仪表分类

智能电网中变电站的智能化。要求变电站能够智能检测并记录反映其运行情况的开关状态、电表数据。现有的方法多是通过获得电表的图片,针对图片分析其状态、数据。然而在分析具体电表数据之前,需要对图片进行分类,判断当前图片对应哪一种电表。基于Softmax回归的电力仪表分类正是为了解决这个问题而提出的分类方法。分为图片预处理、降维、Softmax回归模型的训练三个步骤。在真实变电站电力仪表图片组成的实验数据测试下,能够保持非常高的识别率,从而有效地解决这一问题。     

垃圾分类收运路径问题的新型混合蚁群算法求解

针对垃圾分类收运路径问题,考虑车辆装载容量约束、硬时间窗约束、装载率对成本的影响等条件下,以最小化运输成本和车辆固定成本为目标建立了数学模型。将考虑时间吻合度因子和车容量利用率因子的改进蚁群算法与混沌电磁场优化算法进行动态融合,并结合2-opt和两点交换的局部搜索方法,提出一种以改进蚁群算法为外部框架,混沌电磁场优化算法为内部模块的新型混合蚁群算法对城市生活垃圾分类收运问题进行求解。根据算法间优势互补的思想,利用两种算法的优点来弥补单个算法的缺陷,使其成功应用于该问题。最后,用车辆路径问题标准测试集和上海市杨浦区的数据作为实例进行测试与对比,验证了模型的正确性以及算法的有效性与优化能力。     

Cooperation and profit allocation in two-echelon logistics joint distribution network optimization

Collaborative two-echelon logistics joint distribution network can be organized through a negotiation process via logistics service providers or participants existing in the logistics system, which can effectively reduce the crisscross transportation phenomenon and improve the efficiency of the urban freight transportation system. This study establishes a linear optimization model to minimize the total cost of two-echelon logistics joint distribution network. An improved ant colony optimization algorithm integrated with genetic algorithm is presented to serve customer clustering units and resolve the model formulation by assigning logistics facilities. A two-dimensional colony encoding method is adopted to generate the initial ant colonies. Improved ant colony optimization combines the merits of ant colony optimization algorithm and genetic algorithm with both global and local search capabilities. Finally, an improved Shapley value model based on cooperative game theory and a cooperative mechanism strategy are presented to obtain the optimal profit allocation scheme and sequential coalitions respectively in two-echelon logistics joint distribution network. An empirical study in Guiyang City, China, reveals that the improved ant colony optimization algorithm is superior to the other three methods in terms of the total cost. The improved Shapley value model and monotonic path selection strategy are applied to calculate the best sequential coalition selection strategy. The proposed cooperation and profit allocation approaches provide an effective paradigm for logistics companies to share benefit, achieve win–win situations through the horizontal cooperation, and improve the negotiation power for logistics network optimization.     

基于改进蚁群算法的物流运输路径研究

为了在复杂的交通环境中能够快速求解出物流运输的最优路径,在传统蚁群算法基础之上提出了一种基于改进蚁群算法的物流运输路径优化模型。首先,通过在传统蚁群算法中加入基于运输时间、成本、道路平均通畅程度因子的约束条件,同时改进传统信息素的更新方式,对道路上的信息素浓度进行最大最小限制,从而改变路径选择转移概率。最后,利用改进蚁群算法与CSAACO算法、ACO算法进行仿真实验,在相同实验环境条件下测试3种算法在物流运输路径的距离缩短量和时间减少量,实验数据表明,改进蚁群算法在运输距离和运输时间方面明显低于CSAACO算法和ACO算法。改进蚁群算法拥有更强的全局寻优能力,算法收敛速度更快,所需时间更少,获得的最优路径更短,提高了整个物流行业的运输效率。     

物流配送车辆路径问题的优化研究

物流中的车辆路径问题(VRP)是目前组合优化领域的研究热点问题,VRP为NP-hard问题。本文在对VRP分析的基础上,建立数学模型,提出了一种适合求解该问题的蚁群遗传融合优化算法。提出的优化算法首先采用蚁群算法在局部阶段产生最好解,然后利用遗传算法的优良基因在全局阶段对优化解进一步优化,以获取最好路径解。实验结果表明,提出的融合算法能高效解决VRP问题,且优化效果比单算法好。     

一种基于蚁群算法的物流配送VRP 解决方案

物流配送是目前物流发展的新趋势,在物流配送中,配送路径规划对于顾客的满意度以及经营总成本有相当大的影响。通过应用蚁群算法,实现了物流配送VRP的优化过程,建立的算法能在短时间内找到最佳车辆数及对应的最佳配送路径。通过数据测试,发现该算法收敛性较好,在较高服务水平的基础上,明显降低了配送成本。