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。