【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的日益發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)在人民大眾生活中的普及,電子商務(wù)是我們?nèi)粘Ｉ钪幸粋�(gè)重要的組成部分,而作為電子商務(wù)最關(guān)鍵的的環(huán)節(jié)——物流配送,也展現(xiàn)出具大的研究?jī)r(jià)值。據(jù)科學(xué)統(tǒng)計(jì),在整個(gè)物流系統(tǒng)中,商品的配送成本占據(jù)總成本的60%左右,而車輛調(diào)度問題是商品物流配送中最核心的問題。。因此,對(duì)車輛調(diào)度問題的研究,不僅在學(xué)術(shù)理論上具有很大的研究必要,而且還有相當(dāng)大的現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)。本文是分別使用蟻群算法、粒子群算法和二者結(jié)合的算法對(duì)建立的帶時(shí)間窗的車輛調(diào)度模型進(jìn)行分析和求解,最終得出結(jié)合算法在優(yōu)化性能上優(yōu)于單純的使用某一種算法。本文所做的主要工作包括:一、分別介紹了蟻群算法和粒子群算法,對(duì)它們的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析。蟻群算法采用正反饋機(jī)制,蟻群算法的實(shí)現(xiàn)原理是蟻群中所有個(gè)體在尋找食物時(shí)借助其分泌的化學(xué)物質(zhì)信息素不斷進(jìn)行數(shù)據(jù)交互和傳承,實(shí)現(xiàn)蟻群內(nèi)部的相互合作,更容易得出最優(yōu)解。但是蟻群算法收斂速度慢、計(jì)算時(shí)間長(zhǎng),而且容易過早的陷入局部最優(yōu),出現(xiàn)停滯現(xiàn)象。粒子群算法具有簡(jiǎn)單、容易實(shí)現(xiàn)、參數(shù)較少、收斂速度快的優(yōu)點(diǎn),在一個(gè)搜索空間內(nèi),所有的粒子會(huì)根據(jù)粒子自身歷史的最優(yōu)解和種群中粒子的全局最優(yōu)解共同決定其飛行方向。所以本文將蟻群算法和粒子群算法相結(jié)合,首先使用粒子群算法求出最優(yōu)解,將求出的最優(yōu)解信息作為蟻群算法的初始信息素,再利用蟻群算法求出最終的最優(yōu)解。二、本文在現(xiàn)代物流技術(shù)基礎(chǔ)上,建立了一個(gè)帶時(shí)間窗的車輛調(diào)度模型,對(duì)車輛調(diào)度模型從理論和解決方法上進(jìn)行了深度的研究。然后分別用蟻群算法、粒子群算法、融合算法尋找最優(yōu)解,通過matlab仿真,得到實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),通過對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得出結(jié)合算法相比于原來的兩種算法在尋找最優(yōu)解時(shí)更高效。
[Abstract]:With the development of science and technology and the popularization of the Internet in the people's life, electronic commerce is an important part of our daily life, and as the most crucial link of e-commerce, logistics distribution, It also shows great research value. According to scientific statistics, in the whole logistics system, the distribution cost of commodities accounts for about 60% of the total cost, and the vehicle scheduling problem is the core problem in the distribution of commodity logistics. Therefore, the study of vehicle scheduling problem is not only necessary in academic theory, but also has a considerable practical basis. In this paper, the ant colony algorithm, particle swarm optimization algorithm and the combination of the two algorithms are used to analyze and solve the vehicle scheduling model with time window. Finally, it is concluded that the combined algorithm is superior to a single algorithm in optimization performance. The main work of this paper is as follows: first, the ant colony algorithm and particle swarm optimization algorithm are introduced, and their mathematical models are analyzed. Ant colony algorithm uses positive feedback mechanism. The principle of ant colony algorithm is that all individuals in ant colony interact and transmit data with the help of chemical pheromone they secrete while searching for food, so as to realize mutual cooperation within ant colony. It is easier to get the optimal solution. However, ant colony algorithm has the advantages of slow convergence rate, long computation time, and premature fall into local optimum, which leads to stagnation. Particle swarm optimization (PSO) has the advantages of simple, easy to implement, few parameters and fast convergence. All particles determine their flight direction according to the historical optimal solution of the particle and the global optimal solution of the particle in the population. Therefore, this paper combines ant colony algorithm and particle swarm optimization algorithm, first uses the particle swarm optimization algorithm to find the optimal solution, takes the obtained optimal solution information as the initial pheromone of the ant colony algorithm, and then uses the ant colony algorithm to find the final optimal solution. Secondly, on the basis of modern logistics technology, a vehicle scheduling model with time window is established, and the theory and solution of vehicle scheduling model are studied in depth. Then the ant colony algorithm, particle swarm optimization algorithm and fusion algorithm are used to find the optimal solution. Through matlab simulation, the experimental data are obtained. Through the analysis of the experimental data, it is concluded that the combined algorithm is more efficient than the original two algorithms in finding the optimal solution.
【學(xué)位授予單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U492.22;TP18

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本文編號(hào)：2413335