【正文】 ??? 21 kk RR ， k1≠ k2 4) 配送 路徑 遍歷所有 需求 點(diǎn)： ? ?LnLnLRKkkkKkk???????110,2,1 ?? 優(yōu)化目標(biāo) 根據(jù) 需 優(yōu)化目標(biāo) ， 列出 所要 優(yōu)化目標(biāo)的數(shù)學(xué)形式： ? ?? ???? ???????? ????????? ?? ? ?? ??其他,11,0s g ns g nm i n1011kkkKkrnirrnnnddZ knkkikik 中國礦業(yè)大學(xué) 2021 屆本科生畢業(yè)論文 第 14 頁 優(yōu)化配送路線的蟻群算法 蟻群算法 的出現(xiàn)是根據(jù)自然界生物中螞蟻的覓食 行為啟發(fā)而產(chǎn)生的“自然”算法。 第 四 章 基于蟻群算法 — 系統(tǒng)開發(fā)基本思想 物流配送的 問題描述 一般配送路徑問題可描述如下： 已知條件：需求點(diǎn)（客戶）數(shù)量為 L； 需求點(diǎn)數(shù)量和坐標(biāo)； 預(yù)計(jì)可出現(xiàn)故障的路段； 要求： a：系統(tǒng)可根據(jù)使用者選擇的路徑規(guī)劃策略，如路徑最短、時(shí)間最中國礦業(yè)大學(xué) 2021 屆本科生畢業(yè)論文 第 12 頁 少等方式進(jìn)行配送路線規(guī)劃 b： 模擬車輛由倉庫出發(fā)，沿著規(guī)劃的配送路線行進(jìn)，最后返回倉庫 c：在配送過程中可模擬前方行進(jìn)路線堵車事件，系統(tǒng)能夠繞開堵車路段動(dòng)態(tài)規(guī)劃配送路線 d：需要滿足的 幾個(gè)約束條件： 1) 每條線路上的客戶點(diǎn)需求量之和不超過汽車載重量； 2) 每條配送路徑的總長度不超過汽車一次配送的最大行駛距離； 3) 每個(gè)客戶點(diǎn)的需求必須且只能由一輛汽車來完成。 粒子群算法之所以會(huì)受到各界不同程度的關(guān)注，最重要在于針對(duì)復(fù)雜非線性問題，該算法具有比較強(qiáng)的尋優(yōu)能力，且簡單通用，魯棒性強(qiáng)。例子群優(yōu)化算法同樣是起源于 生物社會(huì)系統(tǒng)的模擬。所以需要保證旅行商問題雜交算子編碼的有效性。發(fā)展到九十年代，遺傳算法的研究運(yùn)用在各方面得到深入。 遵循上述準(zhǔn)則的模擬退火算法已經(jīng)脫離了局部搜索算法范疇，成為了一種全局尋找最優(yōu)解算法。 模擬退火算法 模擬退火算法的出現(xiàn)最早是由 Metropolis 在 1953 年提出的，嚴(yán)格意義上來說，屬于局部算法的延伸 ， 1983 年，該算法成功的應(yīng)用于組合優(yōu)化問題，尤其在 NPhead 問題中運(yùn)用更多。出于對(duì)防止算法可能返回重復(fù)解的考慮， TS 可以將近期 訪問過的最優(yōu)解進(jìn)行顯式保存或者直接禁止這些解。禁忌搜索算法的基本工作原理是利用 記憶存儲(chǔ) ， 并對(duì)其系統(tǒng)化使用，從而使搜索過稱順利進(jìn)行下去。蟻群算法的優(yōu)勢(shì)在于它利用并行計(jì)算機(jī)制，可以很好的與其他算法結(jié)合 ， 魯棒性特點(diǎn)尤為突出。近年來 流行的 遺傳算法、禁忌搜索算法等 都在這方面取得了不同的成就 。配送路徑中國礦業(yè)大學(xué) 2021 屆本科生畢業(yè)論文 第 8 頁 的優(yōu)化問題是物流配送 體系 的一個(gè) 重要 問題，物流配送路徑的優(yōu)化 根本在于 以 最短的配送運(yùn)輸時(shí)間、 最低的 運(yùn)輸 成本、最 迅速 的響應(yīng)把貨物運(yùn)至 客戶 手中， 最短時(shí)間和最快速度兩者本身與最低運(yùn)輸成本相制約，嚴(yán)格地來說這 一個(gè)多目標(biāo)的優(yōu)化問題。 因此一度 成為 組合優(yōu)化領(lǐng)域和運(yùn)籌學(xué)的前沿 研究熱點(diǎn)，各學(xué)科專家 針對(duì)此類 問題進(jìn)行了大量的 學(xué)術(shù)探討和 試驗(yàn)分析 ，并 取得了很大進(jìn)展。 此章的所述以及最后的軟件部分都將作為論文的實(shí)物支持。 第四章基于蟻群算法 — 系統(tǒng)開發(fā)基本思想，主要對(duì)研究 的數(shù)學(xué)模型、約束中國礦業(yè)大學(xué) 2021 屆本科生畢業(yè)論文 第 7 頁 條件以及基本蟻群算法的的原理、實(shí)現(xiàn)方式展開論述 。 本論文的研究工作主要包括： 第一章緒論部分主要以論文研究背景和目的方面為主，闡述了由國內(nèi)國際實(shí)際物流發(fā)展而產(chǎn)生的問題，引出本論文研究的必要性和重要性。為了便于問題的研究，規(guī)定遵守的條件有：要求車輛載重大于該路徑需求點(diǎn)的需求量；該路徑長度不得超過一次配送中最大行駛距離；單位需求點(diǎn)有且只由一輛車送貨。而運(yùn)輸?shù)木€路規(guī)劃主要是利用 各種技術(shù)以 最低的運(yùn)營成本、最快捷的響應(yīng)速度、最短的配送運(yùn)輸時(shí)間，把貨物運(yùn)至用戶手中，達(dá)到節(jié)約費(fèi)用和節(jié)省客戶時(shí)間雙贏的目的 。運(yùn)輸成本降低的重點(diǎn)在于對(duì)運(yùn)輸路徑進(jìn)行合理規(guī)劃，即優(yōu)化運(yùn)輸路徑。 根據(jù)論文選題要求，結(jié)合論文中選擇的優(yōu)化算法，開發(fā)出物流配送路徑優(yōu)化系統(tǒng)， 要求該系統(tǒng)要嚴(yán)格遵守選題要求，可適當(dāng)做出改進(jìn)和拓展， 作為論文的實(shí)踐研究?？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)劃計(jì)算時(shí)間 ，收斂速度極其緩慢，甚至算法會(huì)直接進(jìn)入停滯狀態(tài)。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。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。 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 。 如此可見，物流業(yè)經(jīng)濟(jì)的迅猛增長已經(jīng)是勢(shì)不可擋。 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。 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 。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) ............................................................................