基于粒子群蟻群混合算法的物流車輛路徑問(wèn)題研究

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2、ｒｏＭｅｍｉｎＬｏｉｓｔｉｃｓＢａｓｅｄｏｎｇＦａＷｉｄｅＳｗａｒｒａＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏ凸ａａｄＡａｔＣｏｌｔｍｙｉＵｇｏｒｉｔｈｍ：二、＊一’、４＾、尸，申請(qǐng)人：高明芳個(gè)－Ｖ－：＾．學(xué)生類郎：學(xué)術(shù)型碩古＇ｊ；．如；／；早‘＼－－、．．．；ｖｒ／．．學(xué)科口類工擎《護(hù)．＇＇＇、、．、．．一ＶＵ．ＶＶ，，入‘、．學(xué)科專業(yè)：計(jì)冀機(jī)應(yīng)用技術(shù)１／．；，女＼，這、‘每．：智能計(jì)Ｙ．硏究巧向算與數(shù)媚巧撼苦努：亡、

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4、聽(tīng)巧獲得我俊或其他教育機(jī)樹(shù)的學(xué)位或證書(shū)而使用過(guò)的材料一，與我衙工拌的同志對(duì)本研宛所做化巧巧貢獻(xiàn)均己在論文中作了明確的踞１算篆泰謝寮。雖鑽拳位絶文與資料若有不實(shí)之處－－，本人承擔(dān)切相關(guān)責(zé)任。Ｖ總義從箸篆名４兩確絮巧期１．１：公瓜猜蒙巧狡化文學(xué)驕１５聖學(xué)位論義叛枚使用變藐歌讓Ａ堯全了鶴巧蒙苦農(nóng)業(yè)太學(xué)有美保於知識(shí)產(chǎn)較筑銳氣瑚：疵豫證邀幾讀蠻獲鐵簡(jiǎn)絶文工作游知褐產(chǎn)較單泣屬巧蒙苗農(nóng)化大拳々本采雜班舉泌萬(wàn)狡愛(ài)，發(fā)兼論文讓獲用論文工作成果時(shí)署名單藏巧巧蒙香裳化文學(xué)，

5、且辱煩教通謝館著，通訊作者單位亦署名為尚蒙古農(nóng)業(yè)衆(zhòng)擧＊攀機(jī)有抵煤留蘇巧國(guó)家有關(guān)部口或機(jī)拘送交論文的復(fù)印件和電，。學(xué)?？桑蓿紝W(xué)位論文的全部或部子義蹟我許誰(shuí)義轅聾類巧償巧１＾舞尚容（煤密巧容隱鄭＞，采用影獻(xiàn)、縮印或其他手段保存論文。論文作蓄簽名：爲(wèi)的鳥(niǎo)推導(dǎo)教師簽名：佩１日期：么切摘要＂＂在經(jīng)濟(jì)全球化和信息化的大前提下，物流作為第王利潤(rùn)源泉成為拉動(dòng)我國(guó)細(xì)Ｐ增長(zhǎng)和第Ｈ產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要因素。配送是從物流系統(tǒng)中衍生出來(lái)的重要環(huán)節(jié)。優(yōu)化配送路線能夠提高配送效率，降低配送

6、成本，同時(shí)能夠有效減少因物流、。配送引發(fā)的交通擁堵，空氣噪聲污染等問(wèn)題因此研巧如何有效的利用現(xiàn)有資源建立合理的配送方案，提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題（ＶｅｈｉｃｌｅＲｏｕｔｉｎＰｉｘｊｂｌｅｍＶＲＰ送優(yōu)化中的核ｇ，）是物流配也問(wèn)題。近些年來(lái)ＶＲＰ問(wèn)題已經(jīng)成為運(yùn)籌學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、圖論Ｗ及計(jì)算機(jī)科學(xué)等一學(xué)科領(lǐng)域關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題。由于該問(wèn)題是個(gè)復(fù)雜的姐合優(yōu)化問(wèn)題，所Ｗ求解此問(wèn)題的許多智能型啟發(fā)式優(yōu)化算法應(yīng)運(yùn)而生。粒子群算法和蟻群優(yōu)化算法就是人類受自然

7、界真實(shí)鳥(niǎo)類和媽蟻的覓食巧為啟發(fā)而提出的智能優(yōu)化算法。本文通過(guò)研一究粒子群算法和蟻群優(yōu)化算法的優(yōu)點(diǎn)，提出了種有效結(jié)合兩種算法優(yōu)勢(shì)的融合－Ｓ０－ＭＭＡ算法（Ｐ）。通過(guò)將ＰＳ０ＭＭＡ算法應(yīng)用于旅行商問(wèn)題說(shuō)明其在搜索解的精度上是一一ＶＲＰ問(wèn)種比較優(yōu)秀的算法，進(jìn)步將該算法應(yīng)用于題的求解并驗(yàn)證了其有效性。本文的研究?jī)?nèi)容和完成的工作主要有Ｗ下幾個(gè)方面：１．針對(duì)粒子群算法容易陷入局部最優(yōu)的不足之處，提出了自適應(yīng)變異和劃分多粒子群的策略對(duì)該算法進(jìn)行優(yōu)化。２．由于蟻群。算法在搜索初期信

8、息素是均勻分布，因此具有搜索盲目性的缺點(diǎn)本文使用優(yōu)化后的粒子群算法求得問(wèn)題的次優(yōu)解來(lái)初始分布最大最小蟻群算法的信息素矩陣。之后利用蟻群算法，Ｗ國(guó)際庫(kù)ＴＳ化ＩＢ中旅行商問(wèn)題（旅行商問(wèn)題是一ＮＰ完個(gè)經(jīng)典組合優(yōu)化問(wèn)題，由于它的全性，在國(guó)際上己經(jīng)成為衡量算法優(yōu)劣的－標(biāo)準(zhǔn)）的標(biāo)準(zhǔn)算例為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)搜索問(wèn)題的最優(yōu)解。計(jì)算結(jié)果顯示，ＰＳ０ＭＭＡ在搜索解的精確性上明顯優(yōu)于基本粒子群算法（ＰＳ０），最大最小蟻群算法（ＭＭＡＳ）和ＩＰＳ０）ｅ改進(jìn)后的粒子群算