基于蟻群優(yōu)化的越庫車輛調(diào)度研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)全球化、電子商務(wù)的發(fā)展，各企業(yè)間的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，但為了提升自身的競(jìng)爭(zhēng)力與市場(chǎng)份額，削減物流費(fèi)用成了各企業(yè)提高利潤的有效辦法，其中越庫調(diào)度是一種能減少開支、加快配送的有效策略。隨著網(wǎng)絡(luò)信息化的發(fā)展和生活質(zhì)量的提升，消費(fèi)者的需求也迅速增多，所需商品的種類增多批量減少，則配送貨車采購或配送一次貨物需要經(jīng)過更多的供應(yīng)商或消費(fèi)者。在這配送模式下，貨車一般按照固定的順序進(jìn)行采購或配送，則在越庫中心，采購貨物后的進(jìn)站貨車會(huì)有固定的卸貨順序

2、，即將去配送貨物的出站貨車會(huì)有固定的裝載順序。因此，本文針對(duì)實(shí)際物流配送問題中的貨物裝卸順序要求，研究越庫中心車輛調(diào)度操作的最小完工時(shí)間以及貨車排序和貨車分配倉門的問題。
　　本文研究的車輛調(diào)度模式是進(jìn)站、出站貨車都已到達(dá)越庫中心，分別對(duì)進(jìn)站、出站兩側(cè)的貨車排序并依次?？康絺}門處卸載、裝載貨物，每輛車的卸載或裝載過程是不可停止的，需將自身的貨物全部卸載或?qū)⑺璧呢浳锶垦b載完畢后才能離開倉門，此時(shí)空閑的倉門安排下一輛車?？窟M(jìn)行裝卸

3、作業(yè)。對(duì)此，根據(jù)問題建立數(shù)學(xué)模型，并根據(jù)可?？康膫}門數(shù)量、進(jìn)出站貨車數(shù)量和貨物種類數(shù)量，將問題分為小、中、大三種不同量級(jí)的規(guī)模，并設(shè)計(jì)蟻群算法和改進(jìn)的蟻群算法求解該問題。
　　首先利用蟻群算法對(duì)所研究的問題進(jìn)行設(shè)計(jì)，根據(jù)算法的特性和問題的實(shí)際情況，設(shè)定算法中的關(guān)鍵變量，蟻群搜索方式，更新規(guī)則以及計(jì)算公式，分別對(duì)三種規(guī)模大小的實(shí)際問題進(jìn)行求解，并分析算法中的參數(shù)對(duì)求解實(shí)際問題的影響。并與遺傳算法的求解結(jié)果進(jìn)行分析對(duì)比，最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯

4、示，蟻群算法在求解質(zhì)量上略優(yōu)于遺傳算法，在求解時(shí)間上，相對(duì)于遺傳算法平均減少了54％的求解時(shí)間。
　　為了提升蟻群算法的求解性能，提出了改進(jìn)蟻群算法的求解思路，通過改善算法搜索車輛的規(guī)則、初始解的啟發(fā)、信息素更新方式與信息素取值的控制、使用動(dòng)態(tài)參數(shù)設(shè)置加強(qiáng)算法的搜索空間和收斂速度。最后分別對(duì)三個(gè)規(guī)模問題進(jìn)行求解，最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，改進(jìn)的蟻群算法在求解時(shí)間上與基本蟻群算法大致一樣，都優(yōu)于遺傳算法，在求解質(zhì)量上，改進(jìn)蟻群算法相對(duì)基本蟻