物流車輛配送路徑優(yōu)化（VRP）是提高物流配送效率和降低物流配送成本的重要途徑,作為物流運輸系統(tǒng)的核心內(nèi)容,運用智能算法求解VRP問題可以有效地求出近似最優(yōu)解。驢和走私者算法（Donkey and Smuggle Optimization Algorithm,DSO）是受驢的搜索行為啟發(fā),通過模擬驢的運輸行為,建立兩種模式來實現(xiàn)算法中的搜索行為和路徑選擇。走私者通過查找所有可能路徑,然后確定最佳路徑;求出的最優(yōu)路徑的適應性發(fā)生變化的情況下,利用驢的多種行為求解次優(yōu)解。因此建立基于驢與走私者算法的物流配送車輛路徑優(yōu)化模型,通過實例研究并與蟻群算法（ACO）進行求解比較。結果表明,與ACO相比,DSO可以在更短的時間內(nèi)提供更多和穩(wěn)定的選項。 

【文章來源】：計算機應用與軟件. 2020,37(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

走私者利用驢進行汽油走私

此外,驢子還表現(xiàn)出相互支持的行為。美國廣播公司新聞[14]顯示,如圖2所示,一頭驢試圖越過柵欄,但它無法跨越,因此它從另一頭驢那里得到了幫助,后者摘下一塊木頭來幫助驢群穿過柵欄�？偠灾�,驢具有的社會行為可以總結為:

算法的執(zhí)行流程圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于GA-ACO的帶時間窗車輛路徑問題研究[J]. 辜勇,張列,李志遠,鄭陽陽.  物流技術. 2019(02)
[2]基于改進蟻群算法的多時間窗車輛路徑問題[J]. 朱杰,張培斯,張詢影,余微微.  計算機技術與發(fā)展. 2019(01)
[3]基于改進遺傳算法的物流車輛路徑問題優(yōu)化[J]. 陳成.  信息技術與信息化. 2018(09)
[4]基于模擬退火的自適應離散型布谷鳥算法求解旅行商問題[J]. 張子成,韓偉,毛波.  電子學報. 2018(08)
[5]混合隨機量子鯨魚優(yōu)化算法求解TSP問題[J]. 閆旭,葉春明.  微電子學與計算機. 2018(08)
[6]一種求解旅行商問題的改進混合粒子群算法[J]. 裴皓晨,婁淵勝,葉楓,黃倩.  計算機與數(shù)字工程. 2018(02)
[7]改進的貓群算法求解TSP[J]. 楊進,鄭允,馬良.  計算機應用研究. 2017(12)
[8]基于捕食搜索策略混合遺傳算法的車輛路徑問題研究[J]. 林濤,武孟賢,軒倩倩,徐慶國,江沖.  中南民族大學學報(自然科學版). 2016(04)
[9]基于病毒協(xié)同進化遺傳算法的物流配送路徑優(yōu)化問題研究[J]. 齊金平,查顯鋒.  黑龍江科學. 2013(08)
[10]求解TSP問題算法綜述[J]. 王劍文,戴光明,謝柏橋,張全元.  計算機工程與科學. 2008(02)

碩士論文
[1]基于群智能算法的物流配送路徑規(guī)劃研究[D]. 周蓓晨.新疆大學 2018
[2]基于改進模擬退火算法的城市物流配送路徑優(yōu)化研究[D]. 姜博燁.石家莊鐵道大學 2018



本文編號：3144047