為了在復(fù)雜的交通環(huán)境中能夠快速求解出物流運(yùn)輸?shù)淖顑?yōu)路徑,在傳統(tǒng)蟻群算法基礎(chǔ)之上提出了一種基于改進(jìn)蟻群算法的物流運(yùn)輸路徑優(yōu)化模型。首先,通過在傳統(tǒng)蟻群算法中加入基于運(yùn)輸時間、成本、道路平均通暢程度因子的約束條件,同時改進(jìn)傳統(tǒng)信息素的更新方式,對道路上的信息素濃度進(jìn)行最大最小限制,從而改變路徑選擇轉(zhuǎn)移概率。最后,利用改進(jìn)蟻群算法與CSAACO算法、ACO算法進(jìn)行仿真實驗,在相同實驗環(huán)境條件下測試3種算法在物流運(yùn)輸路徑的距離縮短量和時間減少量,實驗數(shù)據(jù)表明,改進(jìn)蟻群算法在運(yùn)輸距離和運(yùn)輸時間方面明顯低于CSAACO算法和ACO算法。改進(jìn)蟻群算法擁有更強(qiáng)的全局尋優(yōu)能力,算法收斂速度更快,所需時間更少,獲得的最優(yōu)路徑更短,提高了整個物流行業(yè)的運(yùn)輸效率。 

【文章來源】：計算機(jī)工程與科學(xué). 2020年03期 第523-528頁 北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

改進(jìn)ACO算法流程圖

從圖2可以看出,改進(jìn)算法的平均尋優(yōu)路徑的時間比ACO算法和CSAACO算法的分別縮短258 004 s和15 000 s;當(dāng)客戶規(guī)模在100～200時,傳統(tǒng)的ACO算法、CSAACO算法和本文的改進(jìn)算法的任務(wù)時間方面差異不是那么明顯,當(dāng)隨著客戶規(guī)模不斷增加,在執(zhí)行同樣規(guī)模任務(wù)的情況下,本文算法的時間遠(yuǎn)低于CSAACO和ACO的,本文算法能夠彌補(bǔ)CSAACO算法和ACO算法的尋優(yōu)時間較長的不足,具有更快的求解速度。圖3 客戶規(guī)模與距離縮短量的關(guān)系

圖2 客戶規(guī)模與時間縮短量的關(guān)系從圖3可以看出,本文改進(jìn)算法的求解路徑距離相比ACO和CSAACO分別減少25 000 m和5 854 m。當(dāng)客戶任務(wù)規(guī)模為100時,本文算法與CSAACO算法相比,距離縮短了約2 650 m;改進(jìn)算法與傳統(tǒng)ACO算法相比,距離縮短了約5 000 m;而且隨著規(guī)模的增加,差距在逐漸擴(kuò)大,本文改進(jìn)算法表現(xiàn)出來的優(yōu)勢更加明顯,具有更好的路徑尋優(yōu)能力。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[10]混沌擾動模擬退火蟻群算法低碳物流路徑優(yōu)化[J]. 張立毅,王迎,費(fèi)騰,周修飛.  計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2017(01)

碩士論文
[1]基于改進(jìn)蟻群算法的物流配送路徑研究[D]. 趙美紅.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 2011



本文編號：2902234