基于改进蚁群算法的物流配送路径优化研究

邓波; 蒲保兴

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基于改进蚁群算法的物流配送路径优化研究

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物流配送行业不但要求所有货物能及时进行配送,而且也要求尽可能降低整个物流运输成本.所以物流配送车辆路径优化问题是重点亟待解决的关键问题,由于传统的优化方法搜索时间较长,且难以找到全局最优路径,从而造成配送成本高,效率低.为了降低成本,提高车辆路径优化率,本文以蚁群算法为基础,并加以改进,首先建立优化物流配送路径的全局数学模型,然后采用改进信息素更新规则、改进启发信息更新策略获取最优物流路径,通过优选算法参数,改进蚁群算法对全局数学模型进行求解.从而有效避免只有局部优化解的出现.仿真实验结果表明,改进后的算法效率提高较大,算法在实验环境下收敛性好,是解决物流配送路径优化问题的有效算法.

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来源
《邵阳学院学报（自然科学版）》 |2017年第4期|69-75|共7页
作者
邓波; 蒲保兴;
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作者单位

邵阳学院信息工程学院,湖南邵阳,422000;

邵阳学院信息工程学院,湖南邵阳,422000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
物流配送; 蚁群算法; 路径优化; 仿真; VRP;

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