【正文】 目 錄 摘要 ............................................................... 1 Abstract ........................................................... 2 1 引言 ............................................................. 3 2 車輛優(yōu)化調(diào)度問題的描述 ........................................... 4 組合優(yōu)化問題的描述 .......................................... 4 車輛調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型 ...................................... 4 3 主要人工智能群算法研究 ........................................... 5 人工魚群算法原理及其模型 .................................... 6 人工魚群算法原理 ...................................... 6 人工魚群的數(shù)學(xué)模型 .................................... 7 人工魚群算法 .......................................... 9 人工蜂群算法及其模型 ........................................ 9 人工蜂群算法原理及數(shù)學(xué)模型 ............................ 9 人工蜂群算法步驟 ..................................... 10 4 人工魚群算法在 VRP 問題上的改進(jìn) .................................. 12 人工魚群算法的 傳統(tǒng)處理方法 ................................. 12 初始化種群 ........................................... 12 食物濃度的計(jì)算 ....................................... 13 人工魚行為的設(shè)計(jì) ..................................... 13 行為選擇 ............................................. 15 公告欄 ................................................ 15 傳統(tǒng)處理方法的改進(jìn) ......................................... 16 基于相似片段的距離 ................................... 16 基于相似片段距離的人工魚覓食行為 ..................... 16 人工魚視域的改變 ..................................... 17 傳統(tǒng)處理方法與改進(jìn)的方法的實(shí)驗(yàn)對比分析 ..................... 17 實(shí)驗(yàn)參數(shù)的設(shè)置 ....................................... 17 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及對結(jié)果的分析 ............................... 18 5 混合人工蜂群 — 魚群算法及 VRP 應(yīng)用研究 ............................ 20 人工蜂群算法和人工魚群算法的優(yōu)缺點(diǎn)分析 ..................... 20 混合人工智能算法的設(shè)計(jì) ..................................... 21 混合人工蜂群 — 人工魚群算法示意圖 ........................... 21 混合人工蜂群 — 人工魚群算法的實(shí)現(xiàn) ........................... 22 基于混合人工蜂群 — 人工魚群算法的 VRP 問題求解 ............... 22 人工蜂行為的設(shè)計(jì) ..................................... 22 公告欄 ............................................... 23 6 混合人工智能算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 .................................. 24 混合人工智能算法的參數(shù)設(shè)置 ................................. 24 三種人工智能算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果 ................................. 24 實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析 ............................................. 25 7 結(jié)束語 ........................................... 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 8 致謝 ............................................. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 參考文獻(xiàn) ........................................... 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 1 物流調(diào)度中的混合人工智能算法 摘要 隨著經(jīng)濟(jì)的增長更多行業(yè)的分工更加細(xì)化，越來越多的企業(yè)某些原料在南方加工，而物品的進(jìn)一步加工和組裝在北方進(jìn)行，進(jìn)而促使物流配送行業(yè)的快速增加，成為企業(yè)盈利的重要一步。現(xiàn)在網(wǎng)購行為被大部分人的認(rèn)可，良好的配送模式能夠節(jié)省客戶和賣家的時(shí)間成本和經(jīng)濟(jì)成本，從而使得雙方達(dá)到共贏。 因此，配送中心作業(yè)的重點(diǎn)就是如何將車輛有效的使用，并決定最經(jīng)濟(jì)的行駛路線，使商品能在最短的時(shí)間內(nèi)送到各個(gè) 客戶 手中 。 實(shí)際上上述物流配送問題就是車輛路線問題（ VRP， Vehicle Routing Problem），它是組合領(lǐng)域中非常著名的 NP 難題，近二十年來， VRP 都是一個(gè)非常活躍的研究領(lǐng)域。隨著問題規(guī)模的增大，使用數(shù)學(xué)中的確定算法獲精確解幾乎是不可能的。對于這一問題，目前出現(xiàn)了較多的應(yīng)用人工智能算法來解決的思路 。本論文中主要討論的是人工蜂群算法和人工魚群算法，并將這兩種進(jìn)行融合得到新的混合人工智能算法以解決 VRP 問題。 人工魚群算法在 VRP 問題上傳統(tǒng)的處理方法存在一定的缺陷，本論文將會(huì)給予一定的修正。改變對人工 魚距離的定義，使用兩條人工魚中的相同片段的個(gè)數(shù)作為人工魚的距離；改變?nèi)斯~覓食行為的方式，使得人工魚的覓食行為主要通過變換人工魚中位置信息的片段位置來實(shí)現(xiàn)；隨著迭代次數(shù)的增加，增大人工魚的視域，使得人工魚的搜索范圍逐漸變大。 混合人工智能算法剛開始使用人工蜂群算法搜索全局，然后將這個(gè)過程中最好的幾個(gè)解給予人工魚魚群作為人工魚的初始位置，最后使用人工魚群算法算法進(jìn)行人工魚的聚群、追尾和覓食等行為搜索可行解。每次迭代過程中將最好的解都放在公告欄上，迭代完成以后那么公告欄上的解即為整個(gè)搜索過程中得到的最優(yōu)解。 混 合人工智能算法能夠克服人工魚群算法的早熟現(xiàn)象和人工蜂群算法的收斂度不高等缺點(diǎn)，在同樣的條件下混合人工智能算法獲得的解一般情況下比人工魚群算法和人工蜂群算法要更好。 關(guān)鍵詞：混合人工智能、人工魚群算法、人工蜂群算法 2 Abstract With the development of economy and more detailed branches,more and more enterprises finds its raw materials in the south of China,while for the further process,it will be in the this kind of situation accelerate the increase of logistics,thus being an important step of pany’s ,eshopping is recognized by most sound delivery pattern can save both the buyers and the sellers’s time and money,leading a winwin the focus of delivery center is how to use cars effectively and make a most economical route so that to ensure that goods can be distribute to every customer in a shortest time. Actually,the problem about logistic is just VRP,which is a quiet famous question in the recent 20 years ,VRP is always a very active research the enlargement of the problem,it is almost impossible to attain an accurate result with the fixed algorithm in this problem,artificial intelligence algorithm is used to the most to solve this text ,we mainly discuss Artificial Bee Colony (ABC) algorithm and artificial fish school algorithm(AFSA) and we will bine these two to form a bined artificial intelligence algorithm to solve the problem of VRP. At first ,Mixed artificial intelligence algorithms just uses ABC to search the whole area, then several the best results will be given to the AFSA as the its initial position, and finally using the AFSA to search actives of clusters, rearend and foraging behavior of artificial fish to find the feasible solution .After each iteration, the best solution will be on the bulletin board. When all iterations are finished, the solution on the bulletin boards is the optimal solution. Mixed artificial intelligence algorithms can overe the shortings that AFSA would be premature and ABC would not have a high degree of convergence. Under the same condition, mixed artificial intelligence algorithms will generally obtain a better solution than that of AFSA and ABC. Keyword: ABC, AFSA , artificial intelligence algorithm 3 1 引言 隨著市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展步伐的加快，作為 “第三利潤源泉 ”的物流行業(yè)對經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響益明顯，越來越引起人們的重視 [1]。在現(xiàn)代物流配送系統(tǒng)中，各零售商為了減少資金積壓并提供多樣化的商品，必然要減少各種商品的存貨數(shù)量，把主要庫存集中到配送中心，由其統(tǒng)一配送；同時(shí)又必須考慮到向顧客提供最好的服務(wù)品質(zhì)（不允許缺貨等），這就要求配送具有準(zhǔn)時(shí)等特性 . 因此，配送中心作業(yè)的重點(diǎn)就是如何將車輛有效的使用，并決定最經(jīng)濟(jì)的行駛路線，使商品能在最短的時(shí)間內(nèi)送到各個(gè)零售商手中 [2]。而且合理的運(yùn)送路線可以減少物流配送的運(yùn)輸費(fèi)用，從而使得 零售商的利潤最大化。 上述物流配送問題實(shí)際上就是車輛路線問題（ VRP， Vehicle Routing Problem），它是組合領(lǐng)域中非常著名的 NP 難題，近二十年來， VRP 都是一個(gè)非?；钴S的研究領(lǐng)域 [3]。隨著問題規(guī)模的增大，使用數(shù)學(xué)中的確定算法獲精確解幾乎是不可能的 [4]。對于這一問題，目前出現(xiàn)了較多的應(yīng)用人工智能算法來解決的思路，比如：遺傳算法 [5]、蟻群算法 [67]、魚群算法和蜂群算法等。 我國李曉磊博士于 2021 年提出的一種人工智能算法即人工魚群算法 [89]，該算法具有 快速