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摘要:在互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的時(shí)代，物流業(yè)在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中已經(jīng)是支柱性產(chǎn)業(yè)。合理安排車輛的配送路線，可以降低成本，提高經(jīng)濟(jì)效益。本文運(yùn)用蟻群算法求解帶時(shí)窗的車輛路徑問題（VRPTW）。在這個(gè)問題中，有一個(gè)物流中心，有多輛車向客戶點(diǎn)配送貨物。相比于其他算法比如遺傳算法，蟻群算法的自適應(yīng)性更強(qiáng)。它利用對(duì)信息素的更新，能夠主動(dòng)的去尋找最優(yōu)路徑。 本文將TSP問題、CVRP問題、VRPTW問題結(jié)合起來，由簡(jiǎn)單到復(fù)雜逐步加入約束條件，使得蟻群算法能夠更好的求解車輛路徑問題。首先，簡(jiǎn)單介紹一下VRP問題并建立CVRP問題的數(shù)學(xué)模型。其次，在CVRP問題的數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上加入時(shí)間窗約束條件得到VRPTW問題的數(shù)學(xué)模型。再次，在TSP問題蟻群算法的概率公式中加入節(jié)約值得到CVRP問題的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率公式。緊接著，在CVRP問題的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的公式中加入時(shí)間約束值得到VRPTW問題的狀態(tài)轉(zhuǎn)移公式。再而，查閱2015年云南省各州市的GDP生產(chǎn)總值，分配各州市貨物的需求量并測(cè)出各州市的坐標(biāo)點(diǎn)。最后，把坐標(biāo)點(diǎn)、貨物需求量、時(shí)間窗值帶入matlab代碼中運(yùn)行，求出最短路徑。 本文逐步的在蟻群算法中加入約束條件為有效解決VRPTW問題提供了強(qiáng)有力的的工具，對(duì)電子商務(wù)和物流配送有一定的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
關(guān)鍵詞: 旅行商問題；有容量限制的車輛路徑問題；信息素；帶時(shí)窗的車輛路徑問題； 蟻群算法
目錄 摘要 Abstract 1緒論-1 1.1背景意義-1 1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀-1 1.2.1國(guó)內(nèi)外對(duì)該問題研究的進(jìn)展-1 1.2.2對(duì)國(guó)內(nèi)同類問題的總結(jié)-2 1.3本文主要研究的內(nèi)容與結(jié)構(gòu)-3 1.3.1主要研究?jī)?nèi)容-3 1.3.2論文結(jié)構(gòu)-3 2 車輛路徑問題概述-4 2.1車輛路徑問題（VRP）問題-4 2.1.1 VRP問題的概述-4 2.1.2組成物流配送VRP問題的幾個(gè)主要因素-5 2.2 CVRP問題的數(shù)學(xué)模型建立-6 2.3 VRPTW問題的數(shù)學(xué)模型建立-8 2.4 預(yù)設(shè)條件-9 2.5 VRP問題的求解方法-10 2.6各解法的優(yōu)缺點(diǎn)-11 3 蟻群算法簡(jiǎn)介-12 3.1蟻群算法的產(chǎn)生-12 3.2蟻群算法的基本思想-12 3.3 蟻群算法求解TSP問題的思路-14 3.4 基本蟻群算法的流程圖-16 3.5 蟻群算法的應(yīng)用-17 4 基于蟻群算法的VRPTW問題求解-18 4.1 基于TSP問題求解CVRP問題的基本思路-18 4.2 有容量約束車輛路徑問題（CVRP）蟻群算法步驟-20 4.2.1算法框架-20 4.3 基于CVRP問題求解VRPTW問題的基本思路-20 4.4 VRPTW問題的算法框架-21 4.4.1算法框架-21 4.5云南省物流車輛的路徑問題-22 4.5.1 條件預(yù)處理-22 4.5.2 具體要求-22 4.6云南物流車輛路徑問題的程序?qū)崿F(xiàn)-22 4.6.1 相關(guān)數(shù)據(jù)-22 4.4.2 運(yùn)行結(jié)果-24 4.4.3 結(jié)果分析-26 結(jié)論-27 致謝-28 參考文獻(xiàn)-29 附錄-30 |
