蟻群算法在配貨車輛調(diào)度中的應(yīng)用研究.pdf

1、目前,我國大部分的跑運(yùn)輸?shù)能囕v由于貨源不固定,導(dǎo)致運(yùn)輸成本過高；另外,生產(chǎn)制造企業(yè)的運(yùn)輸業(yè)務(wù)是我國物流總量的主體,企業(yè)專注于核心競爭力的研究,不得不將物流業(yè)務(wù)外包給專業(yè)的運(yùn)輸公司。因此,中集車輛有限公司有一個構(gòu)想:基于公司在運(yùn)輸專用車在我國的市場份額是第一的,如果能建立一個配貨平臺,為生產(chǎn)制造企業(yè)推薦公司的運(yùn)輸車輛客戶,將會使三方受益。但是為了預(yù)防配貨平臺里運(yùn)輸車輛無序競爭,有必要對車輛進(jìn)行一定的調(diào)度分配。因此對配貨平臺下的車輛調(diào)度研究

2、有一定的現(xiàn)實(shí)意義。
　　 蟻群算法是一種新型的仿生類進(jìn)化算法,是繼模擬退火、遺傳算法、禁忌搜索等之后的又一啟發(fā)式智能算法。螞蟻不僅僅能在沒有任何提示下找到巢穴到食物源的最短路徑,并且可以隨環(huán)境的變化,適應(yīng)性地搜索新的路徑,產(chǎn)生新的選擇。這體現(xiàn)了蟻群算法的正反饋和負(fù)反饋的特點(diǎn)。應(yīng)用蟻群算法求解TSP問題、二次分配問題和車輛調(diào)度問題取得的較好的結(jié)果,已經(jīng)引起了廣大研究學(xué)者的高度重視。
　　 本論文采用蟻群算法來解決配貨車輛調(diào)

3、度的問題,正是體現(xiàn)了蟻群算法在求解車輛度問題的魯棒性,本文的研究工作主要包括以下幾個方面:
　　 (1)研究蟻群算法的基本原理,建立其數(shù)學(xué)模型,包括轉(zhuǎn)移概率的計(jì)算、信息素的更新的各種規(guī)則等。通過應(yīng)用蟻群算法來求解eip51問題,采用不同的參數(shù)組合,分析參數(shù)組合對求解最優(yōu)值的影響,并且指出應(yīng)用蟻群算法時,對信息素更新規(guī)則和路徑期望值的定義的重要性。
　　 (2)分析配貨車輛的調(diào)度具體問題,建立問題的信息素的初始值、信息素的

4、更新規(guī)則和根據(jù)車輛回程目標(biāo)點(diǎn)的路徑期望值等；建立對分配車輛調(diào)度路線的模糊評價(jià)函數(shù)。然后提出了解決問題的蟻群算法。最后用一個實(shí)例進(jìn)行數(shù)值實(shí)驗(yàn)分析。
　　 (3)針對車輛調(diào)度完畢后,還出現(xiàn)剩余的未被執(zhí)行的運(yùn)輸任務(wù),應(yīng)用蟻群算法分析車輛的出發(fā)點(diǎn)選擇,以及在其中一個集貨點(diǎn)應(yīng)該如何進(jìn)行集貨任務(wù)的選擇問題,并提出了解決遺漏運(yùn)輸?shù)南伻核惴?最后用實(shí)例來做進(jìn)一步的說明。
　　 (4)研究了當(dāng)運(yùn)輸任務(wù)帶有時間窗的情況下,時間窗對定義信息素