蟻群優(yōu)化算法在車輛路徑問題中的應(yīng)用研究.pdf

1、車輛路徑問題是物流管理領(lǐng)域關(guān)注的熱點(diǎn)問題，因為車輛路徑問題的復(fù)雜性和多樣性，如何合理安排車輛路徑以最低成本收送貨物，是一個富有挑戰(zhàn)性的問題。本文受教育部歸國留學(xué)人員基金資助，以車輛調(diào)度及管理系統(tǒng)為背景，針對目前車輛路徑問題的現(xiàn)狀，對蟻群算法進(jìn)行改進(jìn)并在時間窗、需求和旅行時間三方面擴(kuò)展的車輛路徑問題上進(jìn)行求解、對運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)仿真和優(yōu)化支持向量機(jī)參數(shù)并在道路行程時間預(yù)測等問題展開了深入的研究，其研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面：
　　在分析蟻

2、群算法基本參數(shù)的基礎(chǔ)上，從兩個方向改進(jìn)基本蟻群算法。其一是通過將蟻群算法的基本參數(shù)隨優(yōu)化過程變化以及采用多個螞蟻群共同優(yōu)化目標(biāo)的方式改進(jìn)算法；另一種是將蟻群算法與鄰域搜索算法結(jié)合的混合蟻群算法，采用兩階段優(yōu)化對算法進(jìn)行改進(jìn)。分析改進(jìn)后算法的復(fù)雜度和收斂性。將提出的變參數(shù)多蟻群系統(tǒng)和混合蟻群算法用來求解靜態(tài)帶時間窗口車輛路徑問題，提高算法的收斂性，避免局部最優(yōu)和早期收斂現(xiàn)象。
　　采用前一章得到的改進(jìn)蟻群算法求解兩類不確定需求車輛路

3、徑問題隨機(jī)需求和模糊需求車輛路徑問題。不確定需求車輛路徑問題是標(biāo)準(zhǔn)車輛路徑問題的一個從需求方面擴(kuò)展的問題。對不確定需求的規(guī)律進(jìn)行統(tǒng)計分析，根據(jù)優(yōu)化的標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建了隨機(jī)需求車輛路徑問題的機(jī)會約束和二元可能性理論模型，借鑒處理隨機(jī)需求車輛路徑問題的處理方式，采用模糊邏輯推理和模糊數(shù)比較兩種方式得到模糊需求車輛路徑問題的機(jī)會約束評價模型。通過建立的優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)模型，使得不確定需求車輛路徑問題轉(zhuǎn)化為改進(jìn)蟻群算法求解的一般性車輛路徑問題。
　　提

4、出了能有效處理動態(tài)需求的插入法和蟻群算法結(jié)合對動態(tài)需求車輛路徑問題進(jìn)行求解。動態(tài)需求車輛路徑問題是需求沒有統(tǒng)計規(guī)律的一類車輛路徑問題。首先分析城市中的派送問題，給出基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的可描述交通管制和路口延誤的路網(wǎng)模型與動態(tài)需求車輛路徑問題的抽象關(guān)系，給出動態(tài)車輛路徑問題路網(wǎng)模型的產(chǎn)生機(jī)制。通過對Solomon題庫的設(shè)定和模擬城市派送任務(wù)兩方面得到動態(tài)車輛路徑問題，為動態(tài)車輛問題的仿真環(huán)境提供檢驗方法。
　　將變化的道路通行時間作為

5、啟發(fā)式信息的新的蟻群算法用來求解依賴通行時間的車輛路徑問題，此問題是標(biāo)準(zhǔn)車輛路徑問題的一個從旅行時間方面擴(kuò)展的問題。在已知路段旅行時間分布函數(shù)的條件下，算法能夠在保證車輛能夠先出發(fā)先到達(dá)的一般規(guī)律下，求解動態(tài)路網(wǎng)條件下的最優(yōu)路徑。
　　采用一種新的利用蟻群算法優(yōu)化包括組合核函數(shù)參數(shù)的支持向量機(jī)參數(shù)的方法。道路的行程時間是求解各類車輛路徑問題所需的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。提出的一個基于組合核函數(shù)的支持向量回歸機(jī)預(yù)測模型，用蟻群算法優(yōu)化后的模型預(yù)測