【正文】 中國礦業(yè)大學(xué) 2021 屆本科生畢業(yè)論文 第 1 頁 目 錄 第一章 第一章 緒論 ................................................................................................................... 3 研究背景 ......................................................................................................... 3 本文研究目的和意義 .................................................................................... 4 本文研究目的 ..................................................................................... 4 本文研究的意義 ................................................................................. 5 本論文的主要工作 ......................................................................................... 6 第二章 路徑優(yōu)化研究現(xiàn)狀與分析 ................................................................................. 7 研究現(xiàn)狀 ......................................................................................................... 7 研究方法 ......................................................................................................... 8 第三章 各種智能優(yōu)化算法介紹 ...................................................................................... 8 智能優(yōu)化算法 ................................................................................................ 8 禁忌搜索算法 ..................................................................................... 9 模擬退火算法 .................................................................................... 9 遺傳算法 ........................................................................................... 10 粒子群優(yōu)化算法 .............................................................................. 10 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 .................................................................................. 11 第四章 基于蟻群算法 — 系統(tǒng)開發(fā)基本思想 .................................................................. 11 物流配送的問題描述 ................................................................................... 11 數(shù)學(xué)模型的建立 ........................................................................................... 12 約束條件 ....................................................................................................... 13 優(yōu)化目標(biāo) ....................................................................................................... 13 優(yōu)化配送路線的蟻群算法 ........................................................................... 14 基本思想 ........................................................................................... 14 算法實(shí)現(xiàn) .......................................................................................... 14 問題概述 ................................................................................................. 16 基于蟻群算法求解旅行商問題（ TSP）的基本流程 ................................. 16 VRP 相關(guān)問題論述 ..................................................................................... 19 第五章 蟻群算法的改進(jìn) ............................................................................................... 20 問題描述 ....................................................................................................... 20 最大最小蟻群算法 ....................................................................................... 20 蟻群算法的其他改進(jìn)策略 ........................................................................... 22 第六章 軟件實(shí)現(xiàn) ........................................................................................................ 25 功能要求 ...................................................................................................... 25 總體設(shè)計(jì) ....................................................................................................... 25 軟件架構(gòu) ...................................................................................................... 26 中國礦業(yè)大學(xué) 2021 屆本科生畢業(yè)論文 第 2 頁 測試文檔 ...................................................................................................... 26 第七章 總結(jié)語 .............................................................................................................. 27 參考文獻(xiàn) .............................................................................................................. 29 中國礦業(yè)大學(xué) 2021 屆本科生畢業(yè)論文 第 3 頁 摘要： 本文所要探討的物流配送路徑優(yōu)化問題 ， 是基于改進(jìn)蟻群算法的物流最優(yōu)路徑選擇系統(tǒng) ， 算法實(shí)際上是正反饋原理和啟發(fā)式算法相結(jié)合的一種算法。該軟件采用 C++語言編寫，用 Qt 做界面，可在 Win7 下運(yùn)行。在選擇路徑時(shí)，螞蟻利用了路徑上的信息素，不斷疊加，最終產(chǎn)生最優(yōu)路徑。本系統(tǒng) 提供給合乎用戶需求的優(yōu)化路徑策略 ，如 路徑最短、時(shí)間最短 等進(jìn)行配送路線規(guī)劃 方案 。 結(jié)合網(wǎng)上已有資源及多次實(shí)驗(yàn)計(jì)算 ， 從而證明合理的使用蟻群算法進(jìn)行路徑線路 ， 能夠高效、快速的得到問題的最優(yōu)解或接近最優(yōu)解 。 關(guān)鍵詞 ： 基本 蟻群算法； 最大最小蟻群算法； 物流配送； 蟻群系統(tǒng)； 路徑優(yōu)化； 第一章 緒論 研究背景 在美國，物流產(chǎn)業(yè) 鏈 被 人們 形象地 比作“尚未開發(fā)的 價(jià)值 400 億美元的金礦。數(shù)據(jù)顯示， 僅在每年 物流成本上 的支出， 美國工業(yè)界就需要支付達(dá)到 4000億美元。 如此龐大的數(shù)字，我們 如果 僅僅將它 降低 10％，一年就可以節(jié)約近 400億美元。 在我國， 2021 年后， 隨著 網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的極速發(fā)展 ， 帶動(dòng)了網(wǎng)購 即電子商務(wù)的發(fā)展，相應(yīng)地我國對(duì)物流的需求也愈發(fā)增大。 商務(wù)部公布的數(shù)據(jù)顯示，去年我國 物流總額 將 近 38． 4 億元， 僅僅過了一年，增幅較往年就到到了 2． 9 個(gè)百分點(diǎn)，物流業(yè)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出 可見一斑。然而，就目前物流業(yè)發(fā)展可見，其發(fā)展己經(jīng)成為 經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中必須有效管理的問題 。數(shù)據(jù)顯示我國 GDP 中物 流所占比持續(xù)偏高，甚至高于發(fā)達(dá)國家。 如此可見，物流業(yè)經(jīng)濟(jì)的迅猛增長已經(jīng)是勢不可擋。 然而通過觀察以往的研究可以發(fā)現(xiàn)，我國現(xiàn)階段物流配送的發(fā)展依舊十分 落后，只配不送的 尷尬 現(xiàn)狀造成 物流配送 中出現(xiàn) 低效率、高成本、服務(wù)差等諸多問中國礦業(yè)大學(xué) 2021 屆本科生畢業(yè)論文 第 4 頁 題 ， 這已經(jīng)嚴(yán)重影響到了電子商務(wù)在未來市場的長足發(fā)展 ，要知道，電子商務(wù)在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代中占據(jù)著極其重要的經(jīng)濟(jì)地位。 高成本、低效率的物流配送使得在網(wǎng)上瞬間完成的電子商務(wù)所節(jié)約的時(shí)間、費(fèi)用已變得毫無意義。 試想一下，用戶花費(fèi)較少的支出買了商品，卻需要在商品配送上另花費(fèi)更多的時(shí)間和金錢，這本身就是一個(gè)不合理的現(xiàn)象。 因此 該 如何實(shí)現(xiàn) 高效、迅捷的配送是企業(yè) 經(jīng)營 急需解決的問題 。鑒于此 ， 研究運(yùn)用科學(xué)方法 ， 合理建立一個(gè)高效率、低成本的物流配送 系統(tǒng) 來 支持 電子商務(wù) 在物流業(yè)的 發(fā)展己成為當(dāng)務(wù)之急。 本文研究目的和意義 本文研究目的 物流配送網(wǎng)絡(luò)是指物流過程中相互聯(lián)系的設(shè)施及組織的集合。多種不同的物流節(jié)點(diǎn)和聯(lián)結(jié)各點(diǎn)的線路構(gòu)成了整個(gè)物流網(wǎng)絡(luò)。其中節(jié)點(diǎn)包括倉庫以及配送中心等，按規(guī)定進(jìn)行物流配送運(yùn)營的路線和航線則構(gòu)成了 物流線路。物流配送路徑優(yōu)化需要解決的根本問題就是從生產(chǎn)區(qū)域到消費(fèi)區(qū)域的空間轉(zhuǎn)移過程中對(duì)實(shí)現(xiàn)物品移動(dòng) (運(yùn)輸 )途徑的優(yōu)化。由于配送路徑問題求解演算是屬于 NP． Hard（非確定性多項(xiàng)式）的問題，問題往往復(fù)雜性較高。此類問題的解決方法有不少，傳統(tǒng)方法包括啟發(fā)式算法和精確算法。實(shí)際解決中采用精確算法確實(shí)可得最優(yōu)解，弊端則是求解時(shí)間會(huì)隨著問題規(guī)模的增大而指數(shù)增長。一旦需要解決的節(jié)點(diǎn)過多往往需要花費(fèi)很多時(shí)間，因此在大數(shù)據(jù)的問題解決中運(yùn)用很少。相比之下，啟發(fā)式算法 就要合適的多，它 通常 可以 根據(jù)問題的特性而將其化為多個(gè)小問題， 以較為直觀的方式來求解各個(gè)支問題。 這是該方法的優(yōu)勢所在?？墒?以往的研究成果表明，盡管運(yùn)用啟發(fā)式算法可以針對(duì) VRP（ 車輛路線問題 ）問題獲得比較滿意的解，但是同樣的， 當(dāng)問題規(guī)模變大時(shí)，最優(yōu)解的產(chǎn)生往往會(huì)超出計(jì)