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物流配送路径规划一直是物流领域研究的热点和难点问题,文章提出了一种基于蚁群算法的物流配送路径选择方法,从最优路线选择的角度,阐述了各种最优参数的选取,基于精英蚂蚁系统模拟的方法,找出算法约束参数最优解,并且应用到实例中进行验证,可为物流配送中心路径选择提供评估模型。 相似文献
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目前我国物流业迅速发展,但是同时伴有某些方面的不足,比如:成本控制不足。文章将联系实际情况,同时以配送车辆的运输总成本、总行驶距离和碳排放量为目标函数,并充分考虑实际出现的约束条件,再利用MATLAB软件运行带有时间窗的蚁群算法,对车辆配送路径进行仿真实验,最后寻找到最优配送路径以满足目标函数。通过实验表明,该数学模型和算法可以更好地解决物流配送路径选择的问题,以达到降低物流成本、提高物流效率等目的。 相似文献
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蚁群算法存在一些缺点,如容易陷入局部最小,使整个系统呈现出早熟现象等。文章将蚁群算法和遗传算法结合起来构造混合蚁群算法,建立优化物流配送路径的数学模型。用混合蚁群算法通过仿真实例有效求得物流配送路径问题的较优解。课题的研究对物流配送路径具有优化作用,节约物流运送成本,提升企业竞争力。 相似文献
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针对甘肃应急物流运输与配送问题,构建了配送车辆数最少和车辆行驶总距离最短的多目标应急配送模型,设计蚁群算法对应急物流配送路径模型求解,兼顾考虑多个制约条件下,优化应急配送路线,并以定西市漳县和岷县的二十八个乡镇为算例进行分析,求解配送路线,假设配送中心有容量不同的车辆,每个受灾点只能由一辆车提供配送服务,每条路线上只有一辆车配送,同时规定车辆从配送中心出发完成配送任务后再返回配送中心,研究结果表明蚁群算法对配送路径优化的优越性。 相似文献
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基于蚁群算法的应急物流配送车辆调度研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以车辆配送问题为背景,运用了蚁群算法来求解应急物流配送车辆调度模型。在带有时间窗的基础上考虑应急系统各节点的运输距离和费用构造模型。根据模型的特点,设计了蚁群算法求解方法,并针对蚂蚁路径选择做了改进性分析。实例研究结果表明.蚁群算法在应急物流配送车辆调度问题中具有合理性、可行性和有效性。 相似文献
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随着经济全球化的不断发展,各区域的经济交流不断加强,物流行业迅速发展起来,同时配送成本在物流行业发展过程中显得越来越重要。物流企业要想在激烈的社会竞争中不被淘汰,就必须考虑如何降低随着社会结构改变而出现复杂化的物流配送成本,不断提高自身的综合竞争力。文中主要介绍了有关计算和改进物流配送车辆路径优化方面的问题,着重论述了对蚁群算法在降低物流配送成本,以及物流配送车辆在路径优化上中的应用,从而选择出对配送车辆路径进行最好的优化的方法。 相似文献
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通过机床主轴结构的分析,建立数学模型优化主轴。改进的蚁群算法,将寻优过程分为粗搜索和精搜索两个步骤,将粗搜索获得的可行解进行变异交叉操作,最后通过精搜索完成整个寻优过程。分别采用改进蚁群算法、基本蚁群算法和常规优化设计对主轴进行优化,对比分析优化结果可知,采用改进蚁群算法优化后体积减少了5.6%,刚度提高了8.2%,并且改进蚁群算法比基本蚁群算法优化耗时减少了36%,比常规优化设计减少了57%,这为机床主轴系统的优化提供了一种切实可行的优化算法。 相似文献
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蚁群算法是一种成功的启发式算法,但在解决TSP问题时存在着收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题。本文针对这两个问题,提出了定期交流和模范带头学习模型,前者是在蚂蚁每走过一定城市后,进行学习交流,选出所走路径相对较短的蚂蚁进行信息素影响,从而加快总体的收敛速度;后者是当所有蚂蚁都旅行一圈后,选出最优秀的蚂蚁,在其走过的路径上释放大量信息素,对下一周期蚂蚁的旅行进行引导,避免陷入局部最优解。实验结果表明新算法在求解质量上比传统蚁群算法有了明显提高。本文也通过实验分析了蚂蚁数量等参数对算法性能的影响。 相似文献
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订单排序问题是一类典型的组合优化问题,采用改进蚁群算法对一种具有多生产工序和JIT交货的订单模型进行建模求解,给出了详细的算法步骤,通过仿真计算和结果分析,与模拟退火算法和基本蚁群算法进行对比,证明了本算法的有效性。 相似文献
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基于改进遗传算法的TSP问题优化研究 总被引:2,自引:0,他引:2
旅行商问题(TSP问题)已经被证明属于NP完全问题。遗传算法是一种模拟自然界中生物的进化机制的优化策略.是一种基于群体、隐并行搜索策略,是求解TSP问题效率相当高的一种算法。因此.本文提出使用改进的遗传算法.即用个体数量控制选择策略以保证群体的多样性,用顺序交叉算子和部分路径翻转变异算子来提高算法的收敛速度.较好地解决了群体的多样性和收敛速度的矛盾。算法的分析和测试表明.该改进算法的是有效的。 相似文献
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文中在分析VRP与旅行商问题(TSP)区别的基础上,构造了求解VRP的混合蚁群算法。将蚁群系统(ACS)算法同节约量和局部搜索策略2-opt法相结合来改进基本蚁群算法。仿真实验结果表明混合蚁群算法性能优良,能够有效地求解VRP问题。 相似文献