改进蚁群算法在低碳冷链物流路径优化中的应用

根据冷链物流配送基础理论,将碳排放成本融入路径优化问题中,建立以总成本最小为优化目标的冷链物流路径优化数学模型。在传统蚁群算法的基础上,对初始信息素浓度、信息素更新策略及转移规则进行改进,并通过对比参数不同取值下的结果来确定合理参数。以某冷链物流企业为例,通过MATLAB软件进行仿真实验,验证模型和算法的有效性。     

基于蚁群算法的甘肃省应急物流配送路径优化研究

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。     

蚁群算法在卷烟配送路径优化中的应用研究

针对目前烟草商业企业的物流配送中存在的问题,提出用仿生学的蚁群优化算法对卷烟配送路径的选择进行优化,以基本的蚁群优化算法模型和原理为理论基础,建立了相应的数学模型,并结合某烟草公司的案例对本算法的应用进行了计算机仿真,实验结果表明该算法在求解卷烟配送的路径优化问题上是行之有效的.     

蚁群算法在卷烟配送路径优化中的应用研究

针对目前烟草商业企业的物流配送中存在的问题,提出用仿生学的蚁群优化算法对卷烟配送路径的选择进行优化,以基本的蚁群优化算法模型和原理为理论基础,建立了相应的数学模型,并结合某烟草公司的案例对本算法的应用进行了计算机仿真,实验结果表明该算法在求解卷烟配送的路径优化问题上是行之有效的。     

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。     

基于蚁群算法的贴片机贴装路径优化

在印制电路板的生产过程中,表面贴装是极为重要的一环,其速度直接影响着生产效率的高低。将蚁群智能优化思想扩展到表面贴装路径优化问题,针对该问题提出了优化模型及新的优化方法,能够适用于表面贴装路径优化问题。     

基于蚁群算法的通勤车路径问题优化研究

在探讨车辆路径问题和蚁群算法基本原理的基础上,建立了某高校通勤车路径优化模型,并采用蚁群算法对该单位通勤车运行路径进行了优化研究.优化后通勤车总行驶路程减少了10.28％、总时间减少13.93％,而且运行时间和载客量标准差分别减少了43.78％、66.35％.优化方案解决了车辆载客量不均以及驾驶员工作量不均等问题,新的路线方案更加合理.应用蚁群算法解决通勤车路线规划问题的探讨,对解决类似问题具有参考和指导意义.     

基于蚁群算法的配送路径规划研究

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。     

基于蚁群算法求解VRPTW路径规划问题研究

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。     

基于蚁群系统算法的车辆路径问题研究

通过引入改进的蚂蚁算法--蚁群系统算法来解决基本的车辆路径问题。针对具体实例运用计算机编程得出了基于蚁群系统算法的最优解,并与其它两种启发式算法进行对比,指出了蚁群系统算法的优势与存在的不足,提出了进一步研究的方向。     

蚁群算法在物流配送路径优化问题上的应用

物流配送路径优化是现代物流配送服务的关键环节之一,需要一个快速而有效的求解算法,构建了物流配送路径优化问题的数学模型,并应用蚁群算法加以求解。在模拟试验基础上,得出了蚁群算法对物流配送路径优化问题十分有效的结论,探索出了一条高效求解物流配送路径优化问题的新途径。     

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。     

基于蚁群算法的码头集装箱卡车路径优化研究

分析了集装箱码头作业流程及其传统作业工艺,提出了使用蚁群算法,以集装箱卡车到达目的地的距离最短为目标．建立集装箱卡车路径优化模型,为码头集装箱卡车寻求出发点与目的地之间的最短路径。实验表明,该方法能有效解决集卡最短路径搜索问题。     

基于Dijkstra算法的区域物流网络配送路径优化

分析区域物流网中的配送路径距离和运输成本之间的关系,针对区域物流网的配送路径选择问题,通过Dijkstra算法建立单源最短路径的求解模型,求得配送中心到配送点i、配送点i到配送点j之间最短的矩形路阵。通过模型对最优化配送路径方案进行求解,从而为物流配送中心调度提供理论数据,通过仿真实验验证了该配送路径选择的可行性和正确性。     

乳制品企业冷链物流共同配送研究

冷链配送问题是冷链物流研究的关键。乳制品企业冷链销售终端对产品配送质量与时间的要求较高,建立以第三方物流企业为主导的合作型共同配送——共同集配,将保障乳制品企业实现及时、高质量的供应,满足市场的需求。同时,发展城市乳制品冷链物流的共同集配模式,不仅可以实现乳制品冷链物流资源的合理配置,而且可以有效缓解城市交通压力、降低能源消耗,在实现企业经济效益的同时,注重社会和环境效益,提升乳制品企业的市场竞争力。     

蚁群算法在外卖配送路径规划中的应用

随着我国经济的快速发展,生活节奏的提高,外卖成为了年轻人生活的一部分,而快速有效的送货速度成为了几个外卖公司的竞争重点之一。外卖送货人员如何能够在有限的时间对外卖进行分配节约劳动成本根据的是送货人员的经验。本文通过蚁群算法对不同地址的收货点进行路径进行规划,并利用MATLAB软件,为送货人员设计出了最短时间路径规划。     

基于蚁群算法的装车地直达重载运输优化模型求解算法研究

针对装车地直达重载运输优化模型变量多,结构复杂,用传统数学方法难以求解的困难,构建了一类解构造图来描述该问题,并采用蚁群算法来求解.仿真试验结果表明,该算法具有较好的寻优能力,是解决装车地直达重载运输优化问题的有效算法.     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划设计

蚁群算法是由于其良好的反馈信息、优秀的分布式计算和强鲁棒性等优点,在移动机器人的路径规划中受到了较多应用,同时该算法也存在着收敛速度较慢的问题。本文介绍了一种改进的蚁群算法,对于机器人移动环境进行建模分析,在原有蚁群算法的基础上,对于刺激概率和信息素的规则进行了优化调整。改进后算法提升了收敛速度,扩大了搜索区域,通过仿真的结果表明,改进算法具有更好的规划特性。