在物流诸多环节中,配送占有重要的地位。企业不仅通过该环节来实现利润,而且通过该环节与客户直接打交道。电子商务的兴起和互联网的快速发展,使物流配送形式趋于多元化,即小批量、多批次的货物配送开始出现,并占据了重要的位置。配送质量的好坏,直接影响到企业的利润、形象,以及客户的满意度等。在实际中,影响配送质量的因素很多,如配送调度货物的制定,配送路线的制定,货物是否按时到达,货物数量是否正确等等。 物流配送路线优化问题,是配送过程中最重要的问题之一。配送路线寻优通常以最短路为基础,辅之以时间为约束条件。King等人研究表明,现实配送中距离的6%和时间的12%被浪费了。尽管影响物流配送问题的因素很多,但本文主要从“送”的角度出发,针对物流配送问题中配送路线的选择进行分析研究,考虑实际中可能出现的约束条件:时间约束和节点约束,建立与实际配送相符合的数学模型,将定性问题转化为定量问题。 蚁群算法是一种新兴的启发式算法。它具有正反馈、并行计算、较强的鲁棒性等诸多特点,在很多领域有着广泛的应用。利用蚁群算法对物流配送优化问题进行求解,是本文的重点研究问题之一。通过对蚁群算法中各参数的实际意义以及参数改进方面进行的研究,对蚁群算法的参数选择方面进行了改进,使其更能适应实际的需要,在此基础上提出了一种基于蚁群算法的满足约束条件的物流配送路线优化问题的解决方案。 在模型验证章节,具体解决了体现约束条件的道路节点设计问题。从仿真结果可以看出,该算法能够在一定约束条件下,找到一条满足约束条件的优化路径,避免了实际中司机寻找最优路径的盲目性,为物流企业的配送环节提供了参考,具有一定的实践指导意义。