【摘 要】
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在当今物流行业发展迅猛的年代,物流配送路径问题已跃然成为了难点问题。配送车辆的有限性以及客户接受服务时间的差异性,限制着物流配送的服务效率和配送质量。因此优化好物流配送路径,可以直接提升配送人员的服务质量,减少物流配送成本,进而提高物流企业的经济收益。为此,本文在研究了容量约束的软时间窗物流配送路径问题的基础上,建立数学模型,并对蚁群算法进行优化,然后运用优化后的蚁群算法求解带软时间窗的物流配送问
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在当今物流行业发展迅猛的年代,物流配送路径问题已跃然成为了难点问题。配送车辆的有限性以及客户接受服务时间的差异性,限制着物流配送的服务效率和配送质量。因此优化好物流配送路径,可以直接提升配送人员的服务质量,减少物流配送成本,进而提高物流企业的经济收益。为此,本文在研究了容量约束的软时间窗物流配送路径问题的基础上,建立数学模型,并对蚁群算法进行优化,然后运用优化后的蚁群算法求解带软时间窗的物流配送问题。本文主要的工作如下:（1）通过分析研究建立了针对容量约束、时间窗约束的物流配送路径优化问题的数学模型,模型以成本最低为目标函数,其中包含了车辆的正常使用成本、加班费以及偏离客户期望时间窗而产生的惩罚成本;（2）深入研究蚁群算法,并基于最大最小蚁群系统提出了优化方案,重新设计启发式函数,并且加入局部更新信息素策略,使蚁群算法拥有更快的求解速度的同时减小了出现局部最优解的概率。随后引入遗传算法来更新最优路径,优化算法的求解质量。为验证模型和优化算法的有效性,通过客户规模为25、50、100的算例进行了试验求解,并将最大最小蚂蚁系统作为对照组,试验结果为实验组取得最优解的最小迭代次数分别是15、65、39,而对照组是64、85、75,将结果对比可以明显看出,优化蚁群算法能更早的收敛,并且最优解质量比蚁群算法求得的更好。这一结果证明了物流配送路径问题数学模型的合理性、优化算法的有效性和稳定性。
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