蚁群算法在物流配送路径优化问题上的应用研究

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时间:2018-11-10

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1、江苏大学硕士学位论文的精力,最终取得了显著的成就,那就是应用仿生学来求解组合优化问题协¨91。在这一方面做得最好的莫过于蚁群算法,蚁群算法从提出至今只有十几年,还停留在仿真阶段,尚未提出数学解释,不过虽然研究时间不长,但已显示出在求解复杂优化问题方面的优势,其应用前景非常广阔。可以看出,蚁群算法是一个处于发展阶段,并有广阔的发展空间和巨大的发展潜力的算法,只要投入足够的精力,就可能在理论上有所突破,这就体现出其巨大的理论研究价值。本文在研究遗传算法的基础上对蚁群算法进行改进,并验证了算法的优异的性能。本文对蚁群算法的改进,对组合优化问题的研究是一种新的尝试。近些年来

2、,人们在用各种优化算法解决现实中的各种组合优化问题上进行了探索,如在生产调度问题和旅行商问题中的应用,本文对现有的优化算法进行了分析和改进,将改进的蚁群算法运用于物流配送路径优化问题中,既有实际的应用价值,更有深远的理论研究价值,为以后继续深入研究各种组合优化问题和物流配送车辆调度优化的计算机实现等打下基础。1.4本文的研究内容本文以物流行业发展的客观需要为背景,探讨了物流配送问题的实质属性,抽象出了物流配送系统的模型,然后针对该问题的研究现状,探讨了解决此类问题的传统方法和最近几年发展起来的非传统方法,分析了传统方法在解决VRP问题上的先天不足,最后本文根据基本蚁

3、群算法在求解VRP问题上出现的问题,提出了对算法的改进,并通过实验用数据证明了改进的算法在求解VRP问题上的性能优势。本文的主要内容如下:(1)概述物流配送路径问题的发展需求和研究现状。(2)详细分析了在求解VRP问题上的传统方法的缺陷,并由此引入了近几年才发展起来的仿生优化算法,并以TSP问题为例介绍了蚁群算法在求解组合优化问题时的步骤。(3)详细分析了基本蚁群算法在求解组合优化问题时遇到的局部最优的问题。(4)针对基本蚁群算法的不足和遗传算法的特点,提出了基于遗传学的蚁群算法,并用实验数据证明了在求解组合优化问题上改进算法的优势所在。(5)抽象出了车辆路径问题的

4、数学模型,并把改进的蚁群算法应用到解决VRP江苏大学硕士学位论文问题上,同时在VC6.o-F开发出了蚁群算法实验室软件。(6)最后针对本文的研究工作,提出了在车辆路径问题上尚存在的问题,并为以后的研究工作提出了建设性意见。1.5本文的组织结构针对本文的选题和现阶段研究课题的发展现状,将本文的章节及内容安排如下:(1)第一章引言概述了本文课题研究的背景和意义以及研究的主要问题和内容。(2)第二章基本蚁群算法本章全面介绍了基本蚁群算法,分析了蚁群算法的生物学原理,建立了蚁群算法的数学模型,然后以TSP问题为例讲述了基本蚁群算法在求解TSP问题上的操作步骤,同时分析了基本

5、蚁群算法的系统特性,最后,本章详细分析了基本蚁群算法在求解组合优化问题时存在的缺陷。(3)第三章基于遗传学的蚁群算法本章根据第二章基本蚁群算法在求解组合优化问题时存在的缺陷,提出了基于遗传学的蚁群算法,分析了在求解组合优化问题时参数的设置对算法性能的影响,并以实例验证了各个参数的最优组合,最后,作者自行开发出了针对TSP问题和VRP问题的蚁群算法实验室应用软件,并以实验数据为依据,验证了改进的蚁群算法在求解TSP问题上的优势。(4)第四章物流配送路径优化问题的研究本章从现实生活中存在的车辆调度问题入手,对VRP问题进行了数学模型的抽象,然后介绍了解决VRP问题的几种

6、方法,分析了传统方法在求解VRP问题时的缺陷,由此引入了仿生算法在VRP问题上的应用。最后详细论述了NPC问题和NP—hard问题的关系,说明了VRP问题的在组合优化问题中的所属范畴。(5)第五章G一蚁群算法在物流配送问题中的应用本章首先论述了蚁群算法在求解TSP和VRP问题上的区别,然后探讨了如何由TSP问题的求解转向对VRP问题的求解。论述了带有时间窗的VRP问题的数学模型,以及改进的蚁群算法在VRP问题上的应用,给出了算法求解的流程图以及操作过程中的关键步骤。最后以两个实例作为对改进算法的验证,论证了改进的算法在4江苏大学硕士学位论文求解VRP问题上的优势。(

7、6)第六章总结本章最后对本文的工作进行了总结,并对以后的工作提出建设性意见。5江苏大学硕士学位论文第二章基本蚁群算法本章以TSP问题为例重点介绍了基本蚁群算法。首先介绍了自然界中蚁群的觅食行为,然后分析了基本蚁群算法的机制原理,详细论述了基本蚁群算法的数学模型并以求解TSP问题为例介绍了算法的实现步骤。分析了算法的系统特性和复杂度。最后,本章详细论述了基本蚁群算法在求解组合优化问题时容易出现的问题并分析了导致此问题的原因。2.1自然界中蚁群的行为在自然界中,单只蚂蚁的能力和智力非常有限,但整个蚂蚁群体却表现出高度机构化的社会组织,许多情况下整个蚁群协作完成的任务

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