基于改进蚁群算法的物流配送路径优化研究

物流配送行业不但要求所有货物能及时进行配送,而且也要求尽可能降低整个物流运输成本。所以物流配送车辆路径优化问题是重点亟待解决的关键问题,由于传统的优化方法搜索时间较长,且难以找到全局最优路径,从而造成配送成本高,效率低。为了降低成本,提高车辆路径优化率,本文以蚁群算法为基础,并加以改进,首先建立优化物流配送路径的全局数学模型,然后采用改进信息素更新规则、改进启发信息更新策略获取最优物流路径,通过优选算法参数,改进蚁群算法对全局数学模型进行求解。从而有效避免只有局部优化解的出现。仿真实验结果表明,改进后的算法效率提高较大,算法在实验环境下收敛性好,是解决物流配送路径优化问题的有效算法。     

蚁群聚类算法在物流网络优化中的应用

为了解决物流配送中的路径优化问题,运用改进的蚁群算法来建立配送车辆路径的数学模型,通过减少蚁群的选路次数、更新信息素等策略,提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。经过实验分析和计算,证明了应用蚁群算法可以优化物流配送线路,可以有效地解决多回路运输问题。该成果对物流企业控制成本、增强市场竞争力有一定参考价值。     

基于地域特征的物流仓储中心逆向选址算法

物流仓储中心地址的选取,从根本上决定了物品出发地和运达地之间的距离,直接关系到物品能否被及时高效地运输,以及配送成本和仓储成本能否最小化。针对传统物流仓储中心选址求解算法脱离实际应用、且容易出现局部最优、求解速度较慢和注意力单一等问题。为减少物流配送时间,降低物流成本,切实提出选址解决方案,通过对K均值聚类算法和帝王蝶优化算法(Monarch butterfly optimization, MBO)进行改进,研究了京津冀地区物流仓储中心的选址问题。实验仿真结果表明：所提出的改进帝王蝶优化算法较其他优化算法在求解精度、收敛速度和迭代次数上均有优势,能够有效完成物流仓储中心选址问题,切实可以缩短物流配送距离,提高物流配送效率。     

带循环时间窗口的独立路径配送问题

通过优化物流的配送运输网络,可以有效降低配送成本.带循环时间窗口的独立路径配送问题实际是车辆路径优化问题,属于NP-hard问题类.定义了循环时间窗口,并设计了图形预处理算法,通过建立有向赋权网络上带循环时间窗口的物流配送问题的数学模型,构造有向网络赋权辅助图,在辅助图上采用最大流的Ford-Fulkerson算法来解决弧独立路径问题,判断问题是否有解,之后用最小费用流的最小费用路算法来求权值和最小的R条弧独立路径,得到该问题的一个最优算法,为物流配送环节提供新思路.     

考虑客户满意度的车辆路径优化及其算法研究

针对当前车辆路径问题中较少考虑客户满意度的情况,构建了基于模糊时间窗的车辆到达时间满意度函数和货物运输时长满意度函数,以最大化客户满意度和最小化配送总成本为目标建立VRPCCS数学模型.为了求解该问题,考虑到传统遗传算法存在依赖初始解、收敛速度较慢、容易陷入局部最优等缺点,设计改进的遗传算法与大规模邻域搜索算法相结合的混合算法进行求解,通过选取算例并与传统遗传算法进行对比,验证了模型和算法的可行性和有效性.实验仿真结果表明考虑客户满意度的物流配送方式不仅能够有效提升客户满意度,也能够降低物流企业配送成本以及车辆空载率,对于物流企业的车辆配送路径决策具有一定的参考意义.     

基于蚁群算法的物流配送路径优化研究

在实际生活中,如何选择最优的物流配送路线是物流车辆调度系统中最重要的问题之一。首先,针对物流配送路径优化问题,充分考虑了车辆路径的约束条件,以成本最小化和最大限度减少碳排放量构建了一种路径规划多目标优化模型;然后利用蚁群算法对其进行了求解,该算法在问题空间的多点同时开始独立的解搜索,保证了算法具有较强的全局搜索能力,并且具有较强的鲁棒性;将该算法应用到实际问题上运用MATLAB软件进行实验仿真,计算出最优的车辆配送路径方案;仿真结果表明:该模型和算法能较好地解决相关物流配送路径问题,从而提高物流服务的质量。     

基于鲨鱼优化算法的农产品物流配送路径优化

为提高农产品物流配送系统的效率和效益,根据农产品物流配送特点,建立了物流配送系统数学模型,并基于改进的鲨鱼优化算法对配送路径进行优化.为避免传统鲨鱼优化算法易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于正弦运动机制和高斯变异策略的改进鲨鱼优化算法.试验结果表明,改进算法能较好地解决农产品物流配送车辆路径的优化问题,有效降低物流配送的成本.     

基于改进蚁群算法的水产品运输车路径优化策略

根据水产品"耐藏性"差的特点,在VRP问题数学模型中加入了水产品保鲜时间窗以及路况条件的不确定性作为约束条件,建立针对水产品运输车辆配送路径的优化模型。针对蚁群算法的缺点,改进了信息素更新策略,在状态转移规则中加入了等待因素,对信息素范围进行了限制,有效的解决了蚁群算法的缺点。最后以舟山市部分地图为基础,运用MATLAB软件对改进蚁群算法求解路径规划问题的性能进行仿真,并与基本蚁群算法相对比。结果表明,改进蚁群算法可以更加有效地优化水产品运输配送线路。     

带目标权重的物流路径优化研究—基于模拟退火蚁群算法

物流路径优化问题是物流研究领域十分重要的研究课题。针对物流企业对物流配送时间、距离以及运输成本的要求不同,建立带目标权重的物流路径数学模型,物流企业可对目标权重进行赋值进而满足自身的需求。针对基本蚁群算法易陷入局部最优以及收敛速度慢的缺陷,对基本蚁群算法的转移规则和信息素进行改进,然后在改进的基本蚁群算法中融入模拟退火算法思想,建立模拟退火蚁群算法。实验结果表明:模拟退火蚁群算法能搜寻到比基本蚁群算法更优的综合成本,且收敛速度更快,同时也表明模拟退火蚁群算法的可行性及数学模型的合理性。     

基于蚁群-免疫算法的组团弹性物流配送优化

为有效降低烟草配送成本,从配送与补货角度,提出组团式新型物流配送模式.结合位置、需求与补货周期等信息,将需求点按小组划分,建立了组团弹性配送优化模型.以配送路径最短为目标,设计了组团弹性模式下的蚁群-免疫算法,实现了对配送路径的优化和仿真.通过实验例证和对比分析,验证了模型可行性与算法的有效性.     

基于群集智能算法的路径规划问题

在工业及服务系统行业,特别是物流及交通运输系统中经常遇到路径规划问题。该文针对自动化立体仓库单拣选台分层水平旋转货架系统,建立了数学模型,引入基于群集智能的蚁群优化算法解决货物拣选路径规划问题。该方法能够对旋转货架系统存储的货物进行快速拣选,并在全局内找到最优货物拣选路径,求解质量高,计算时间短。在货单条目为40的情况下,该文使用改进的蚁群算法求解最优拣选路径比模拟退火算法减小了1 367.17s,比混合遗传算法节省了533.4 s。实验表明该方法适合求解中小规模货物拣选路径规划问题。     

PRM蚁群融合算法的AGV路径规划研究

针对AGV运货时需一次性取多件货物的路径规划问题,提出一种PRM算法与蚁群算法相结合的融合算法,将问题拆分为路径的选择与TSP问题分布解决,即先利用PRM算法进行AGV路径规划,再利用蚁群算法决策出取货顺序,生成总的路径。最后采用matlab进行仿真实验,并与A*算法进行对比,结果证明了PRM蚁群融合算法比A*算法得出的路径更短、效率更高。     

卫星网络中基于蚁群优化的概率路由算法

为了提高空间信息传输的有效性和可靠性,针对传统蚁群优化(ant colony optimization,ACO)容易造成最优路径负载过重而发生拥塞的问题,提出了一种基于蚁群优化的概率路由算法(ant colony optimization based proba-bilistic routing algorithm,ACO-PRA).根据卫星网络拓扑动态周期时变的固有特点,将拓扑周期均匀分为若干个时间片,形成基于不同时间片的卫星网络拓扑连通图;根据网络拓扑连通图,将星间链路带宽和链路容量引入到目标函数中,建立时延最小的优化模型;根据蚁群算法的节点概率函数选择下一跳节点,进而找到一条能同时满足时延带宽和链路容量要求的最佳信号传输路径.仿真结果表明,提出的基于蚁群优化的概率路由算法不仅能够降低平均端到端时延和丢包率,而且能够有效地提高网络吞吐量、平衡网络负载.     

基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法设计

为了提高网络路由性能,提出并设计了一种基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法。首先,设计了自适应变频采集策略用于采集网络与节点信息,以此获得网络和节点的状态,为后续路由优化提供数据支持;其次,计算路径代价,将路径代价最小作为优化目标,建立QoS组播路由优化模型,并设置相关约束条件;最后,结合遗传算法和蚁群算法提出一种遗传-蚁群优化算法求解上述模型,输出最优路径,完成路由优化。实验结果表明,所提算法可有效降低路径长度与路径代价,提高搜索效率与路由请求成功率,优化后的路由时延抖动较小。     

蚁群算法及其在物流系统中的应用研究

分析了蚁群算法在物流系统车辆路径管理中的应用,展望了蚁群算法在其他物流系统优化中的应用,指出通过应用蚁群算法可降低物流成本、提高经济效益。     

基于MMAS的MIMO-OFDM系统上行多用户检测

在多输入多输出-正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统上行多用户检测(multi-user detection,MUD)中,针对基本蚁群算法(ant colony optimization,ACO)在搜索过程中易出现过早停滞及收敛于局部最优解等问题,提出一种基于最大最小蚁群系统(max-min ant system,MMAS)的MUD新算法.该算法在蚁群每次循环结束后,仅处于最优路径上的单只蚂蚁释放信息素;同时,通过限制每条路径上信息素的取值范围,避免路径间信息素的差值过大,从而使蚂蚁在每次循环时尽可能地选择不同的路径,提高算法的搜索能力.仿真结果表明,MMAS算法能够有效降低蚁群陷入局部最优解的概率,进而提高了检测性能;同时,随用户数的增加,该算法的计算复杂度却远低于最大似然(maximum likelihood,ML)检测算法,因此,该算法能够在检测性能与计算复杂度之间取得较好的折中.     

基于改进蚁群算法的CVRP问题研究

车辆路径优化问题归属于NP-hard问题;针对基本蚁群算法求解效率低下,可行解质量不高,容易陷入局部最优解的情况,在充分考虑具有一般性的车辆路径优化问题的数学模型与解决方案后,提出了一种带有轮盘赌运算与2-opt优化运算相结合的改进蚁群算法,算法在运算过程中对选取路径的概率进行二次计算,扩大了全局的搜索范围;同时对得到的路径进行内部优化,增强了局部搜索能力,提高了解的质量;通过MATLAB软件进行仿真实验的结果表明:相较于基本的ACO算法以及遗传算法得到的结果,改进的蚁群算法在性能上和求解的质量具有很大的优势,可以更好地解决带有容量约束的车辆路径优化问题,为相应的企业更好地节省物流成本。     

基于路径灵活性的两阶段开放式低碳选址—路径问题

为缓解城市交通拥堵日益严重与物流配送量逐年上升的矛盾,利用城市配送客户多、范围广、路径可替代性强的特点,基于传统两阶段开放式选址-路径问题(2E-OLRP)模型,在总成本中考虑燃油消耗和CO_2排放,在路线规划中考虑路径选择的灵活性,提出一种基于路径灵活性的两阶段开放式低碳选址-路径问题模型(2E-OLCLRP-WF),并利用CPLEX进行求解。在相同案例情形下,利用Dijkstra算法和CPLEX求解考虑燃油消耗和CO_2排放成本的2E-OLRP模型(即2E-OLCLRP模型),并将两种模型的结果进行对比分析。结果表明:与2E-OLCLRP模型相比,2E-OLCLRP-WF模型能节约总成本0.20%,其中,节约运输成本5.86%,减少CO_2排放5.98%。因此,为节约总成本并减少CO_2排放,物流企业在城市网络配送中应适当考虑路径灵活性。以上研究结果可为城市物流配送规划决策提供参考。