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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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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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在原有的物流配送路径优化的基础上,加入地址变化的突发情况,建立了一个需求变化条件下的物流中心派车路线优化问题模型。针对该模型,提出了基于蚁群算法的优化求解算法来解决该问题,以求出动态需求变化条件下的物流中心派车路线。 相似文献
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在原有的物流配送路径优化的基础上,加入地址变化的突发情况,建立了一个需求变化条件下的物流中心派车路线优化问题模型。针对该模型,提出了基于蚁群算法的优化求解算法来解决该问题,以求出动态需求变化条件下的物流中心派车路线。 相似文献
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针对目前蚁群算法在求解有时间窗的车辆路径问题上较少对蚁群算法本身进行优化的问题,提出了一种改进蚁群算法,通过改进状态转移概率和信息素更新规则,以及使用改进的精英蚂蚁策略,改善蚁群算法搜索能力。通过对Solomon标准数据集的实验,结果表明改进的蚁群算法在求解有时间窗车辆路径问题上是有效的。 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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蚁群算法解决有时间窗的车辆优化调度问题研究 总被引:1,自引:1,他引:1
有时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem With Time Windows,VRPTW)属于NP-Hard问题,严格的时间约束使VRFTW非常复杂。应用蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)思想来解决VRPTW。对已有蚁群算法解决车辆路径优化问题(VRP)的模型进行改进,对算法中相应的转移规则和轨迹更新规则进行了重新设定,改进了算法转移策略和信息素更新策略。给出了算法的实现步骤。通过算例分析,将计算结果与遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)作了比较,对模型和算法的正确性、高效性、适用性进行了验证。实验结果表明,ACA可以快速、有效求得VRFTW的优化解,是求解VRFTW的一个较好方案。 相似文献
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文章首先介绍了物流领域中经典的车辆路径问题(VRP),以及解决该问题的算法,然后论述了遗传算法在解决VRP上的应用,并详细地叙述ExtendSim仿真软件如何对某一VRP进行建模优化,最后得出最优方案.验证了这一仿真优化方法是解决VRP的一种有效途径. 相似文献
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在车间物流配送中,合理确定配送路径是提高搬运质量、降低配送成本、增加经济效益的重要手段。在建立车间物流配送优化问题的数学模型的基础上,构造了求解物流配送路径优化问题的遗传算法。计算结果充分表明,遗传算法在进行车间物流配送优化中有很大的优势,可以有效地求得问题的最优结果。 相似文献
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益阳烟草公司物流中心配送作业优化管理研究 总被引:2,自引:0,他引:2
文章分析了益阳烟草公司物流中心配送管理中存在的配送线路不尽合理、送货作业流程过长、配送模式不合理、配送方式单一、现代化、信息化水平不高等问题,针对这些问题提出了相应的优化方案,包括配送线路优化、配送模式优化、配送分类管理优化。 相似文献
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结合应急物流配送的车辆优化调度问题,根据应急物流配送的突出特点,对应急物流配送车辆调度路径优化进行了探讨。并建立应急物流配送车辆调度模型,用粒子群算法对车辆的配送路径进行优化。最后通过对实例的分析,验证了本文所提出的模型、算法具有合理性和可行性。 相似文献
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针对多目标物流配送中心选址问题,建立选址模型,并设计离散协粒子群算法,最后利用该算法进行了实例研究,结果表明该算法是有效、可行的。 相似文献
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"11.15"的上海特大火灾造成了巨大的人员与经济的损失。如果消防车辆能克服交通系统的不畅而更及时赶到的话,或许结果会不一样。因此如何将路径变化运输转化为车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP),并求解恰当的行车路径,对于城市应急以及日常的物流配送企业都有着重大的现实意义及经济价值。文中将微粒群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)应用于车辆路径问题,建立车辆路径问题的微粒群算法的数学描述,编译出此问题的程序,并对一个实例进行仿真分析。 相似文献