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改进的蚁群算法在实际VRP中的应用研究

石华瑀  
【摘要】:世界经济一体化进程的加快以及科学技术的不断进步,使作为“第三利润源泉”的现代物流越来越受到多方的关注。对于企业而言,物流成本占总成本的比例一直偏高,要想在激烈的竞争环境中得以生存和发展,降低物流成本至关重要。而物流配送作为物流的一个重要环节,对物流成本的影响较为明显。要想降低这一环节的成本,重点就是安排好车辆配送的路径,即做好优化工作。 本文旨在对Y公司现行的车辆线路进行优化,在保证及时满足客户需求的前提下,使配送路线最短,满载率最高,以此使运输成本降至最低。在比较分析了各种算法之后,本文选择蚁群算法来求解该问题。针对蚁群算法自身易陷入局部最优、搜索时间较长等缺陷,同时结合Y公司的实际情况,本文将从状态转移规则、信息素更新规则以及路线的优化三个方面改进过的蚁群算法应用于实际问题的求解,最终通过实验仿真获得了改进的线路,为企业提高了车辆利用率,同时降低了车辆配送的成本。 本文首先介绍了研究背景,提出了研究意义,进而简述了论文的主要研究内容并给出了其框架,最后总结了研究中用到的的研究方法。 其次,总结并归纳了国内外关于车辆路径问题(Vehicle Routine Problem, VRP)的研究现状,介绍并比较分析了不同算法的优缺点,确定本文要采用的算法。接着介绍蚁群算法的国内外研究现状,通过了解蚁群算法的发展历程及应用领域,为后续的改进应用指明方向。 随后,给出了VRP问题的一般数学模型,并根据企业实际遇到的问题将车辆满载率加入到优化目标中,继而对一般模型做出了相应的调整,建立了考虑车辆满载率的VRP数学模型。然后又介绍了蚁群算法的基本原理,并以旅行商问题(Travelling Salesman Problem, TSP)为例,给出了蚁群算法的求解过程以及基本模型。之后,结合蚁群算法在TSP问题中的应用,总结了蚁群算法的特点,为下一小节的改进奠定了基础。 此外,在比较了蚁群算法对于求解TSP问题与VRP问题的不同之后,针对蚂蚁状态转移规则、信息素更新规则以及最优路径进一步优化提出了相应的改进策略,并给出了改进的蚁群算法的实施步骤以及改进后蚁群算法中参数的配置方案。 再次,本文阐述了如何将改进的蚁群算法应用到Y公司的实际问题的求解中。在对Y公司的实际情况进行概述后,本文对需要的数据进行了搜集整理。进而将Y公司的具体问题与VRP模型对应起来,然后利用改进的蚁群算法进行求解。最后得到了由实验仿真输出的数据,并将改进后车辆配送路径的总距离、车辆满载率及运输成本与之前进行比较。结果表明,线路的优化缩短了车辆配送的总距离,提高了车辆满载率,降低了运输成本。 最后,对全文进行总结,并指出了尚存在的不足之处,为下一阶段的研究指明了方向。


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