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.     

基于蚁群算法的乳制品配送路径优化研究

随着经济发展和人民生活质量的改善,人们对乳制品的需求量日渐提升,乳制品具有有效期短、温度要求高的特性,乳制品冷链运输是衡量市场竞争力的重要指标,根据乳制品冷链物流路径优化问题的目标,建立由固定成本、运输成本、制冷成本、损坏成本和低碳成本共同组成的目标模型,文章以N企业鲜奶配送为例,采取蚁群算法,运用MATLAB软件进行仿真实验,以确保建立模型的有效性以及蚁群算法的科学性,经过10次仿真实验,得出最优路径为83 km且最低运输成本为2 160元的最终结果,从而解决路径优化问题,提高物流服务的质量。     

线路截断法在卷烟配送路径规划中的应用

卷烟配送路径规划是一个LS-VRP问题,同时要兼顾配送里程短、不同车辆配送任务均衡等要求.文章建立了基于任务量均衡、所用车辆最少、配送里程最短的多目标卷烟配送模型,并设计了基于线路截断的启发式算法进行求解,在实例运用中得到了较好的效果.     

基于QPSO算法的卷烟配送优化策略

针对卷烟配送点多、路线复杂的特点,提出采用量子粒子群算法（QPSO）制定最优配送策略,解决卷烟配送过程中的组合NP难题。以配送路径最短且配送量均衡为优化目标,建立卷烟配送问题的通用数学模型;在对比分析QPSO和粒子群算法原理的基础上,构建卷烟配送的QPSO求解模型,以实现车辆编号和配送次序同步寻优。实例计算表明,QPSO优化的卷烟配送策略能够使配送量均衡、配送行程最短、配送成本最低,可有效解决多目标非线性的卷烟配送问题。     

基于QPSO算法的卷烟配送优化策略

针对卷烟配送点多、路线复杂的特点,提出采用量子粒子群算法(QPSO)制定最优配送策略,解决卷烟配送过程中的组合NP难题.以配送路径最短且配送量均衡为优化目标,建立卷烟配送问题的通用数学模型;在对比分析QPSO和粒子群算法原理的基础上,构建卷烟配送的QPSO求解模型,以实现车辆编号和配送次序同步寻优.实例计算表明,QPSO优化的卷烟配送策略能够使配送量均衡、配送行程最短、配送成本最低,可有效解决多目标非线性的卷烟配送问题.     

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。     

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。     

结合局部优化的蚁群优化算法的研究与实现

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。     

基于蚁群算法的应急物流配送车辆调度研究

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。     

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。     

混合蚁群算法求解物流配送车辆路径优化问题研究

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。     

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。     

基于改进蚁群算法的物流配送路径研究

车辆路径问题（Vehicle Routing Problem,VRP）是近几十年来运筹学、应用数学、网络分析、图论、计算机应用及交通运输等学科研究的一个热点问题,其产生于现实的公路交通运输领域,并在通讯、生产、国防、生物、计算机应用等领域得到了广泛的应用。本文着重研究有时间窗的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW）}VRPTW现已被证明为NP-hard问题,当问题规模较大时,将很难得到问题的精确解。探讨如何经过少量的计算,得到一个相对满意的解,已成为现阶段学者研究的重点。文中提出用混合蚁群算法求解VRPTW,有效的缓解了信息传递快速与物流反应缓慢的矛盾,提高了物流配送的科学化效率,对电子商务物流配送的发展具有一定的理论意义与应用价值。     

基于改进蚁群算法的数控机床主轴优化设计

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。     

蚂蚁算法在复杂性运输路径问题中的应用——多车场多车型路径问题

车辆路径问题中,行驶路线往往取决于一系列约束条件,如配送中心个数,货物需求量,交发货时间,车辆容量限制等。要想达到一定的目标,如路程最短,费用最小,时间尽量少,车辆尽量少等,就得借劲于合适的算法去解决实际的问题。蚂蚁算法在解决著名的旅行商（TSP）问题上已取得了很好的成效,目前已陆续渗透到其他问题的求解上。文章主要针对多车场多车型车辆路径问题,用蚁群算法以及蚁群算法的优化算法去解决一些实际问题。