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基于改进混合蚁群算法的带时间窗车辆路径问题优化研究

韩越  
【摘要】:当今物流业发展迅速,而物流配送过程较为复杂,其中运输成本与总成本的比率已经超过50%。提高配送过程中车辆调度的效率,降低运输成本,同时满足顾客各种各样的需求,不但在理论上有一定的研究价值,而且在现实应用中也有一定的意义。本文首先对物流配送业务流程以及VRP问题进行了详细的介绍,通过对前人研究成果的总结,在深入了解蚁群算法和细菌觅食算法的优缺点的前提下,提出了一种改进混合蚁群算法的新型启发式算法。主要研究工作如下:(1)通过对VRPTW的问题描述,建立本文的VRPTW数学模型,模型中相对于VRP问题增加两个约束条件。第一,从配送中心出发,服务完客户节点后,必需返回配送中心;第二,每个客户节点的配送任务,必需由一辆车来完成,且仅服务一次,车辆须在指定的时间窗内服务客户,如果早到须等待。(2)本文针对蚁群算法易陷入局部最优解这一不足,对信息素更新方法进行改进。当一次迭代结束,所有的蚂蚁均构建出解后,对信息素矩阵进行更新,为了增强较优解所包含的边上的信息素浓度,使得其在后续迭代中以较大概率被蚂蚁选中,利用三种不同的最好解来更新信息素。(3)本文针对蚁群算法易于出现早熟和停滞的现象,对局部搜索策略进行改进。通过变邻域下降搜索能动态改变考查的邻域空间的大小,在进行局部搜索时只接受最好的邻域解,直到陷入局部最优,提高算法摆脱局部最优的能力。节省了大量冗余节点的计算时间,有利于算法搜索速度的提高,为快速、有效地求解大规模优化问题提供了可能。(4)在系统仿真实验中,通过系统需求和系统分析,利用C++开发语言对VRPTW系统进行仿真实现。并采用国际上通用的Benchmark Problems中的C1-01测试数据进行测试,将得到的数据结果与目前求解的最好结果进行比较,本算法的求解结果对蚁群算法的求解结果有所改进,并且优于部分文献中已有的最好结果,其它则与最好结果比较接近。这表明本文提出的改进混合蚁群算法在求解VRPTW问题上的有效性。对流配送的发展具有一定的理论意义与应用价值。


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