基于蚁群算法的物流配送车辆路径优化问题的研究

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4、人：刘臣奇教授工作单位：鞍山师范学院答辩委员会主席：邵诚教授工作单位：大连理工大学ResearchonvehicleroutingproblemoflogisticsdistributionoptimizationbasedonantcolonyalgorithmAthesisSubmittedtoUniversityofScienceandTechnologyLiaoningbyHuyong(MajoringinControlScienceandEngineering)Supervisor:Prof.LimeijuanSupervisor:Pro

5、f.ChenxueboJan9，2016中文摘要中文摘要物流配送是物流的核心，其中车辆路径优化问题是物流配送路径优化问题的关键。车辆路径问题广泛应用于交通运输、物流配送、车辆调度、工业生产调度等领域。选择合理的配送路线可以提高物流配送效率，降低物流成本。传统的物流配送方式效率低、成本高，迫切要求引入新的车辆路径优化问题方案来降低车辆配送成本，提高物流配送效率。车辆路径优化问题属于组合优化问题，求解的算法很多，主要分为精确式算法和启发式算法、智能算法等。传统的算法只能解决简单的问题，对于比较复杂的组合优化问题大多用智能算法求解。蚁群算法属于智能算法的

6、一种，由于它采用的是正反馈原理，优化速度快，收敛最优解速度比较快，本文就采用了蚁群算法解决。TSP问题可以看成车辆路径问题的一种特例，很多车辆路径优化问题的研究都是建立在它的基础上。本文首先研究了TSP问题，建立了它的数学模型，用蚁群算法去求解，通过MATLAB去仿真得出了可行的结果。然后介绍了物流配送的概念、作用和分类等，由此引出车辆路径优化问题，最后比较了它与TSP问题的区别。通过研究一般的车辆路径问题，在前人研究成果的基础上发现以往的车辆配送问题都是派送点固定，一辆车只经过一个配送点，随着配送的进行，车辆上的货物越来越少，甚至出现车辆空载的情

7、况，这就造成了车辆运输资源的浪费。为了解决这个现实中的配送问题，避免或者减少运输资源浪费，本文提出了一种新的具有拼车问题的车辆路径优化问题方案，针对具体的问题建立了它的数学模型，然后通过实例进行MATLAB仿真得出了实验结论。表明此方案可以使车辆路径优化，提高配送效率，节约物流成本，可以广泛应用于车辆路径优化问题相关的领域。关键词：蚁群算法；物流配送；车辆路径优化问题；拼车ii辽宁科技大学硕士学位论文ABSTRACTLogisticsdistributionisthecoreofthelogisticsanditskeyisvehiclerouti

8、ngoptimizationproblem.Vehicleroutingproblemiswidelyusedintran