基于聚类算法和蚁群算法的物流配送路径优化研究

物流配送的研究已经成为提高物流效率、降低物流成本的关键。文中在研究物流问题现状以及相关配送路径算法的基础上,提出了一种新的物流配送路径优化方案,对于一个城市内的多个配送点,首先通过K均值算法进行聚类分析得到局部配送中心及其配送范围内的客户点,然后利用蚁群算法设计该配送区域内的最优配送路径。通过仿真实验得知,文中方案设计出的最优配送路径长度较单纯采用蚁群算法有了较大改善。     

基于遗传-蚁群混合算法求解旅行商问题

作为物流领域中的典型问题,旅行商问题的求解具有十分重要的理论和现实意义.在它的传统求解方法中,遗传算法和蚁群算法被广泛采用,但遗传算法收敛速度慢,蚁群算法易陷入局部最优,在求解旅行商问题上都有一定的缺陷.本文采用遗传-蚁群混合算法,充分利用遗传算法的快速全局搜索能力和蚁群算法的智能性,对旅行商问题求解,并进行了实例仿真.仿真计算结果表明,该算法可以找到最优解或近似最优解,并提高了求解效率.     

基于混合蚁群算法的物流配送路径优化研究

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。     

应急物流分配模型及算法研究

以带有完成任务时限最短和总费用最小为目标的应急物流分配问题为研究对象;构造了基于网络算法,通过消弧和最小费用路算法求多目标最优解的算法步骤;最后给出了算例,验证了算法的有效性.     

蚁群遗传混合算法在求解旅行商问题上的应用

针对在求解旅行商问题时,蚁群算法易陷入局部最优,而遗传算法收敛速度慢等问题,将蚁群与遗传算法相结合:把蚁群算法每次迭代的结果作为遗传算法的初始种群,并且用遗传算法寻优结果更新蚁群算法的信息素。在用遗传算法处理问题的阶段,引入了两种新的交叉算子,并且提出混合交叉算子的新思想,算法的后期使用贪心搜索和2-opt局部优化算法,成功的避免了算法过早陷入局部最优解的问题,加快了算法的收敛速度。通过仿真,本算法与其他算法进行对比,寻优路径长度明显降低,在求解效率和求解质量上都有更好的效果。     

多层物流设施两阶段布置模型及算法研究

分两个阶段解决了多层、多电梯位置以及不等面积、形状不规则、跨楼层不分割部门的物流设施布置问题.建立了以"重下轻上"为原则,物料垂直移动成本最小为目标的第一阶段模型,采用基于模拟退火的布置评价法和空间填充曲线得到了第二阶段最优布置方案.模型和算法对研究多层物流设施问题具有一定的借鉴性.     

基于蚁群算法的多单元物料路径协同布置

为保证车间多单元系统布置的物料流路径总成本最小,考虑单元系统物料输入输出I/O点和多单元物料路径布置对总成本的影响,在对I/O点进行定位的基础上,着重对多个单元物料流路径布置进行协同研究,并根据不同情况建立了上下迂回布置的具体优化数学模型--模型A和模型B.设计了一种基于蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)的车间多单元物料流路径优化布置方法,该算法首先通过蚂蚁构建可行解,然后采用局部与全局信息素更新相结合的信息素更新策略,并通过最优改进2-选择局部搜索方法对构建的可行解进行优化,提高了全局最优解的质量.最后通过求解车间多单元系统布置实例,验证模型和算法的有效性.     

分层物流网络设计及启发式算法求解研究

按照服务小区将物流设施分层划分,在传统物流网络的基础上设计了分层网络.以建设费用最小、运输费用最小为目标,建立了多目标整数规划模型.模型分解为选址问题和运输问题,并采用邻域搜索算法计算选址问题、免疫克隆算法求解运输问题,设计了求解模型的启发式算法.算例说明了算法的可行性和有效性.最后,在给定不同建设、运输费用权重参数的条件下对零售商的建设数鼍进行了灵敏度分析.     

基于蚁群算法的多单元物料路径协同布置

为保证车间多单元系统布置的物料流路径总成本最小,考虑单元系统物料输入输出I/O点和多单元物料路径布置对总成本的影响,在对I/O点进行定位的基础上,着重对多个单元物料流路径布置进行协同研究,并根据不同情况建立了上下迂回布置的具体优化数学模型--模型A和模型B。设计了一种基于蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)的车间多单元物料流路径优化布置方法,该算法首先通过蚂蚁构建可行解,然后采用局部与全局信息素更新相结合的信息素更新策略,并通过最优改进2-选择局部搜索方法对构建的可行解进行优化,提高了全局最优解的质量。最后通过求解车间多单元系统布置实例,验证模型和算法的有效性。     

多层物流设施两阶段布置模型及算法研究

分两个阶段解决了多层、多电梯位置以及不等面积、形状不规则、跨楼层不分割部门的物流设施布置问题。建立了以“重下轻上”为原则,物料垂直移动成本最小为目标的第一阶段模型,采用基于模拟退火的布置评价法和空间填充曲线得到了第二阶段最优布置方案。模型和算法对研究多层物流设施问题具有一定的借鉴性。