物流產(chǎn)業(yè)是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性支柱產(chǎn)業(yè),尤其在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,物流水平成為企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢的重要能力。但我國高企的物流運(yùn)輸成本阻礙著物品大規(guī)模、大范圍和高效率的流通。2013年我國社會(huì)物流總額197.8萬億元,全年社會(huì)物流總費(fèi)用10.2萬億元,社會(huì)物流總費(fèi)用與GDP的比率為18%。這使得物流水平的提升成為企業(yè)界和學(xué)術(shù)界的重要課題。基于物流的運(yùn)作方式,學(xué)術(shù)界提出了車輛路徑問題(VRP)及其衍伸問題——帶時(shí)間窗的車輛路徑問題(VRPTW).本文著重研究帶時(shí)間窗的車輛路徑問題,VRPTW現(xiàn)已被證明為NP-hard問題,當(dāng)問題規(guī)模較大時(shí),很難在有限時(shí)間內(nèi)得到問題的精確解,因此研究的重點(diǎn)是如何在有限時(shí)間內(nèi),得到一個(gè)相對滿意的解。啟發(fā)式算法是當(dāng)前解決大規(guī)模VRPTW問題的有效研究方向,本文的蟻群算法即屬此類。蟻群算法是基于真實(shí)螞蟻覓食行為的啟發(fā)式仿生算法,在求解組合優(yōu)化問題具有良好的魯棒性。本文提出了一種基于MMAS的改進(jìn)蟻群算法,該算法充分挖掘現(xiàn)有數(shù)據(jù),從狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率,信息素更新等方面對MMAS進(jìn)行改進(jìn),在求解速度和解的質(zhì)量上取得了較好的平衡。使用均勻設(shè)計(jì)對參數(shù)組合進(jìn)行了優(yōu)化,通過對Solomon基準(zhǔn)數(shù)據(jù)的計(jì)算,驗(yàn)證了該算法的有效性及可行性,為下一步與其它局部搜索算法結(jié)合奠定了良好的基礎(chǔ)。
【學(xué)位單位】：長沙理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2014
【中圖分類】：TP18
【部分圖文】：

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本文編號：2881623