本文關(guān)鍵詞：人工蜂群算法在物流配送路徑選擇問題中的應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 物流配送 人工蜂群算法 路徑尋優(yōu) 智能交通

【摘要】：伴隨著改革開放,中國經(jīng)濟(jì)形勢一路走高,電子商務(wù)在中國的發(fā)展速度之快超乎想象。它直接刺激了中國物流業(yè)的飛速發(fā)展。一個(gè)現(xiàn)實(shí)的問題擺在了人們面前:城市物流配送問題。當(dāng)我們從起始配送點(diǎn)出發(fā),途中必須經(jīng)過一些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的時(shí)候,怎么選擇路徑可以使得所花費(fèi)的代價(jià)最小,這就是本文所想解決的問題。人工蜂群算法有著參數(shù)設(shè)置簡單、求解問題高效、魯棒性強(qiáng)等特征,因此本文采用了人工蜂群算法求解城市物流配送路徑問題。本文所做的工作主要是以下幾個(gè)方面:(1)現(xiàn)實(shí)問題和模型的轉(zhuǎn)換:首先我們將交通路網(wǎng)抽象成了無向連通圖,知道每個(gè)節(jié)點(diǎn)的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo),指出圖中哪些節(jié)點(diǎn)是我們必須經(jīng)過的,重點(diǎn)標(biāo)注,稱為關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。根據(jù)每條路徑的長度以及路徑上的速度我們標(biāo)示每條邊的權(quán)重。在每條邊的權(quán)重值標(biāo)注完成之后,利用A*尋路算法求出任意兩個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑。這時(shí)我們將這個(gè)圖更進(jìn)一步抽象,我們在圖中只保存關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的位置,關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)中包含了它到其他任一關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的最短路徑信息,舍棄掉其他節(jié)點(diǎn)的位置信息。此時(shí),這個(gè)圖已經(jīng)轉(zhuǎn)化為完全連通圖,問題的解是找到一條路徑,它經(jīng)過所有的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),所花費(fèi)的代價(jià)最小。(2)初始路徑的生成:我們所采用的是插入尋優(yōu)策略,使得算法求解的開始階段就已經(jīng)具有了很高質(zhì)量的解,再通過路徑的更新策略,更容易找到最優(yōu)解。算法的收斂速度很快,求得的可行解質(zhì)量也很高。(3)算法的驗(yàn)證:通過在Matlab上的仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了算法的正確性。通過和遺傳算法的比較發(fā)現(xiàn),本文改進(jìn)的算法具有更強(qiáng)的求解能力,以及更快的收斂速度。
【關(guān)鍵詞】：物流配送 人工蜂群算法 路徑尋優(yōu) 智能交通
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U116.2;F252;TP18
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-7
• 1 緒論7-16
• 1.1 研究背景與研究意義7-10
• 1.2 人工蜂群算法的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀10-14
• 1.3 本文的研究內(nèi)容14-16
• 2 幾種典型的群智能算法介紹16-22
• 2.1 引言16
• 2.2 遺傳算法16-17
• 2.3 粒子群算法17-19
• 2.4 人工魚群算法19-20
• 2.5 蟻群算法20-21
• 2.6 小結(jié)21-22
• 3 人工蜂群算法概述22-29
• 3.1 人工蜂群算法的原理22-24
• 3.1.1 模型結(jié)構(gòu)22-23
• 3.1.2 蜜源選擇23-24
• 3.2 人工蜂群算法的流程24-26
• 3.3 人工蜂群算法參數(shù)分析26
• 3.4 人工蜂群算法的特征26-28
• 3.5 小結(jié)28-29
• 4 基于人工蜂群算法物流配送問題模型的建立29-36
• 4.1 物流配送問題描述29-30
• 4.2 城市路網(wǎng)的建模30-31
• 4.3 配送點(diǎn)的位置關(guān)系31-32
• 4.4 物流配送初始路線的產(chǎn)生32-33
• 4.5 物流配送路線更新策略33
• 4.6 目標(biāo)函數(shù)33-34
• 4.7 蜜源信息交流機(jī)制34-35
• 4.8 小結(jié)35-36
• 5 基于人工蜂群算法物流配送問題的仿真實(shí)驗(yàn)36-49
• 5.1 物流配送模型與人工蜂群算法的對(duì)應(yīng)關(guān)系36
• 5.2 雙層抽象圖算法思想描述36-37
• 5.3 基于人工蜂群的物流配送算法流程描述37-38
• 5.4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析38-48
• 5.5 小結(jié)48-49
• 6 總結(jié)與展望49-51
• 6.1 總結(jié)49
• 6.2 展望49-51
• 致謝51-52
• 參考文獻(xiàn)52-56
• 附錄56
• A. 作者在攻讀碩士學(xué)位期間參與過的項(xiàng)目56

【相似文獻(xiàn)】

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