论文部分内容阅读
随着经济全球化的趋势增强和科技的迅猛发展使物流业得到了发展,致使车辆增多,最终导致了环境问题的出现。要推进经济的可持续发展,就需节能减排,最终进入“低消耗、低污染、低排放”的全新时代。为了减少气体排放量,节约成本,就需要从交通运输环节做优化,优化的重点即是配送车辆的路径优化。这既能实现物流配送公司利益的增加,又能使气体排放量减少,污染降低,得到双赢,对国家实现可持续发展具有重要意义。本课题为“基于蚁群算法的物流配送路径优化研究与应用”。首先,介绍路径优化的几种智能算法的原理与求解过程。然后,阐述基本蚁群算法的原理与求解TSP问题的框图,由于解决实际问题时,基本蚁群算法有不足之处,再提出能克服其缺点的改进算法,并对改进算法进行比较。最后,采用较好的改进算法来设计路径优化系统,从路径优化系统中能得到配送车辆的路线,最终达到节能减排的目的。本文主要从以下几个方面展开具体的研究工作:(1)路径优化的智能方法原理与比较:主要介绍了智能算法的基本原理、框图与运行框架,并对智能算法进行比较,为后面提出的蚁群算法作好铺垫。(2)基本蚁群算法:介绍蚁群算法的原理,求解TSP问题的流程框图,求解实际问题时出现在不足,引出了改进蚁群算法:自适应蚁群算法和最大最小蚁群算法,并用这两种算法对TSP问题作比较,得出最大最小蚁群算法较好的结果。(3)路径优化系统研究:采用最大最小蚁群算法设计路径优化系统,首先用MATLAB的GUI来设计界面,在仿真界面上能够清楚得出路线的走向;最后采用Visual C++来设计一个软件,从设计的软件中可以求出VRP问题的路线走向。结果表明,该路径优化系统能清楚的给出配送车辆的配送路线,最少的配送车辆数,且能够在实际应用当中突现其较重要的部分,最终能够实现节能减排,可持续发展的目的。