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基于蚁群算法的多目标物流车辆调度问题研究

李嘉炎  
【摘要】:随着世界经济一体化进程的加快和电子商务的飞速发展,物流企业间的竞争愈演愈烈,提高客户对配送时间的满意度对企业来说越来越重要。如何建立一个既能提高客户对配送时间需求的满意度又能降低企业的配送成本的多目标调度模型已成为一个重要的研究课题。 本文设计了一种模糊预约时间约定下的多目标物流配送车辆调度模型,模糊预约时间的车辆调度是对传统VRPTW中没有顾及到顾客满意度情况下的一个很好的扩展。通过对客户对配送时间的满意度、车辆等待时间、车辆行驶时间、车辆最短路径等多目标问题进行分析,同时在求解过程中引入蚁群算法,最终在实验的基础上得到各参数以及各目标权重系数的不同取值组合的结果。本文主要的工作内容: (1)对蚁群算法的基本原理进行研究,在基本的蚁群算法的基础上提出了改进方案,建立了数学模型,包括转移概率、信息素更新的各种规则、参数的取值范围等。并从解质量、时间/空间复杂度、算法的优点及缺点等各项指标对蚁群算法进行全面的分析。 (2)建立了有条件限制的模糊预约时间下的多目标物流配送车辆调度模型,讨论了算法实现过程中要解决的问题,并结合改进的蚁群算法实现该模型。 (3)在模糊预约时间下的多目标物流配送车辆调度模型和改进的蚁群算法的基础上对各种参数的组合进行实验,得到了大量的实验数据,并分析了各个因素之间的关系,验证了模型和算法的可行性。最后本文结合了一个广州内某物流公司的实例对糊预约时间约定下的多目标车辆调度模型进行求解,并且取得在客户对配送时间满意度和成本在一定比例下的较优调度方案,验证了算法和模型的有效性。


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