1、载运工具运用工程专业毕业论文 精品论文 基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化方法的研究关键词：物流配送 蚁群算法 信息素 路径优化 配送车辆 车辆路径摘要：物流配送是物流活动中直接与消费者相联系的环节。在物流的各项成本中，配送成本占了相当高的比例。配送中车辆路径的合理与否对物流配送服务水平、成本和效益影响很大。采用科学、合理的方法来进行车辆路径的优化，是物流配送领域的重要研究课题。其中尤其是带时间窗的物流配送车辆路径优化问题(Vehicle Routing Problem withTime Windows，VRPTW)更是当前研究的重点。 带时间窗的车辆路径问题计算复杂，属于 NP-hard
2、 问题。本文研究了带时间窗的车辆路径问题模型的构建，引入了蚁群算法(Ant System，AS)，将其进行了改进，并成功运用于求解带时间窗的车辆路径问题。 蚁群算法存在搜索时间比较长，容易出现停滞现象且存在陷入局部极小可能性的缺陷。本文针对蚁群算法的不足，分别通过对初始解的启发、信息素更新策略的选择和状态转移概率的改进，对蚁群算法进行了改进：并采用 Solomon 问题中 R101 作为实例数据基础，采用面向对象的 C+语言编写了计算程序，对改进蚁群算法进行了计算验证，证实了该算法可行性和有效性；同时对部分 Solomon 数据进行了多次验证，结果表明改进蚁群算法与其它启发式算法相比具有优越性
3、；最后对改进蚁群算法中的各项参数进行了对比分析，探讨了所用参数的最优组合。正文内容物流配送是物流活动中直接与消费者相联系的环节。在物流的各项成本中，配送成本占了相当高的比例。配送中车辆路径的合理与否对物流配送服务水平、成本和效益影响很大。采用科学、合理的方法来进行车辆路径的优化，是物流配送领域的重要研究课题。其中尤其是带时间窗的物流配送车辆路径优化问题(Vehicle Routing Problem withTime Windows，VRPTW)更是当前研究的重点。 带时间窗的车辆路径问题计算复杂，属于 NP-hard 问题。本文研究了带时间窗的车辆路径问题模型的构建，引入了蚁群算法(Ant
4、System，AS)，将其进行了改进，并成功运用于求解带时间窗的车辆路径问题。 蚁群算法存在搜索时间比较长，容易出现停滞现象且存在陷入局部极小可能性的缺陷。本文针对蚁群算法的不足，分别通过对初始解的启发、信息素更新策略的选择和状态转移概率的改进，对蚁群算法进行了改进：并采用 Solomon 问题中 R101 作为实例数据基础，采用面向对象的 C+语言编写了计算程序，对改进蚁群算法进行了计算验证，证实了该算法可行性和有效性；同时对部分 Solomon 数据进行了多次验证，结果表明改进蚁群算法与其它启发式算法相比具有优越性；最后对改进蚁群算法中的各项参数进行了对比分析，探讨了所用参数的最优组合。物
5、流配送是物流活动中直接与消费者相联系的环节。在物流的各项成本中，配送成本占了相当高的比例。配送中车辆路径的合理与否对物流配送服务水平、成本和效益影响很大。采用科学、合理的方法来进行车辆路径的优化，是物流配送领域的重要研究课题。其中尤其是带时间窗的物流配送车辆路径优化问题(Vehicle Routing Problem withTime Windows，VRPTW)更是当前研究的重点。 带时间窗的车辆路径问题计算复杂，属于 NP-hard 问题。本文研究了带时间窗的车辆路径问题模型的构建，引入了蚁群算法(Ant System，AS)，将其进行了改进，并成功运用于求解带时间窗的车辆路径问题。 蚁群
6、算法存在搜索时间比较长，容易出现停滞现象且存在陷入局部极小可能性的缺陷。本文针对蚁群算法的不足，分别通过对初始解的启发、信息素更新策略的选择和状态转移概率的改进，对蚁群算法进行了改进：并采用 Solomon 问题中 R101 作为实例数据基础，采用面向对象的 C+语言编写了计算程序，对改进蚁群算法进行了计算验证，证实了该算法可行性和有效性；同时对部分 Solomon 数据进行了多次验证，结果表明改进蚁群算法与其它启发式算法相比具有优越性；最后对改进蚁群算法中的各项参数进行了对比分析，探讨了所用参数的最优组合。物流配送是物流活动中直接与消费者相联系的环节。在物流的各项成本中，配送成本占了相当高的
7、比例。配送中车辆路径的合理与否对物流配送服务水平、成本和效益影响很大。采用科学、合理的方法来进行车辆路径的优化，是物流配送领域的重要研究课题。其中尤其是带时间窗的物流配送车辆路径优化问题(Vehicle Routing Problem withTime Windows，VRPTW)更是当前研究的重点。 带时间窗的车辆路径问题计算复杂，属于 NP-hard 问题。本文研究了带时间窗的车辆路径问题模型的构建，引入了蚁群算法(Ant System，AS)，将其进行了改进，并成功运用于求解带时间窗的车辆路径问题。 蚁群算法存在搜索时间比较长，容易出现停滞现象且存在陷入局部极小可能性的缺陷。本文针对蚁群
8、算法的不足，分别通过对初始解的启发、信息素更新策略的选择和状态转移概率的改进，对蚁群算法进行了改进：并采用 Solomon 问题中 R101 作为实例数据基础，采用面向对象的 C+语言编写了计算程序，对改进蚁群算法进行了计算验证，证实了该算法可行性和有效性；同时对部分 Solomon 数据进行了多次验证，结果表明改进蚁群算法与其它启发式算法相比具有优越性；最后对改进蚁群算法中的各项参数进行了对比分析，探讨了所用参数的最优组合。物流配送是物流活动中直接与消费者相联系的环节。在物流的各项成本中，配送成本占了相当高的比例。配送中车辆路径的合理与否对物流配送服务水平、成本和效益影响很大。采用科学、合理
9、的方法来进行车辆路径的优化，是物流配送领域的重要研究课题。其中尤其是带时间窗的物流配送车辆路径优化问题(Vehicle Routing Problem withTime Windows，VRPTW)更是当前研究的重点。 带时间窗的车辆路径问题计算复杂，属于 NP-hard 问题。本文研究了带时间窗的车辆路径问题模型的构建，引入了蚁群算法(Ant System，AS)，将其进行了改进，并成功运用于求解带时间窗的车辆路径问题。 蚁群算法存在搜索时间比较长，容易出现停滞现象且存在陷入局部极小可能性的缺陷。本文针对蚁群算法的不足，分别通过对初始解的启发、信息素更新策略的选择和状态转移概率的改进，对蚁群
10、算法进行了改进：并采用 Solomon 问题中 R101 作为实例数据基础，采用面向对象的 C+语言编写了计算程序，对改进蚁群算法进行了计算验证，证实了该算法可行性和有效性；同时对部分 Solomon 数据进行了多次验证，结果表明改进蚁群算法与其它启发式算法相比具有优越性；最后对改进蚁群算法中的各项参数进行了对比分析，探讨了所用参数的最优组合。物流配送是物流活动中直接与消费者相联系的环节。在物流的各项成本中，配送成本占了相当高的比例。配送中车辆路径的合理与否对物流配送服务水平、成本和效益影响很大。采用科学、合理的方法来进行车辆路径的优化，是物流配送领域的重要研究课题。其中尤其是带时间窗的物流配
11、送车辆路径优化问题(Vehicle Routing Problem withTime Windows，VRPTW)更是当前研究的重点。 带时间窗的车辆路径问题计算复杂，属于 NP-hard 问题。本文研究了带时间窗的车辆路径问题模型的构建，引入了蚁群算法(Ant System，AS)，将其进行了改进，并成功运用于求解带时间窗的车辆路径问题。 蚁群算法存在搜索时间比较长，容易出现停滞现象且存在陷入局部极小可能性的缺陷。本文针对蚁群算法的不足，分别通过对初始解的启发、信息素更新策略的选择和状态转移概率的改进，对蚁群算法进行了改进：并采用 Solomon 问题中 R101 作为实例数据基础，采用面向
12、对象的 C+语言编写了计算程序，对改进蚁群算法进行了计算验证，证实了该算法可行性和有效性；同时对部分 Solomon 数据进行了多次验证，结果表明改进蚁群算法与其它启发式算法相比具有优越性；最后对改进蚁群算法中的各项参数进行了对比分析，探讨了所用参数的最优组合。物流配送是物流活动中直接与消费者相联系的环节。在物流的各项成本中，配送成本占了相当高的比例。配送中车辆路径的合理与否对物流配送服务水平、成本和效益影响很大。采用科学、合理的方法来进行车辆路径的优化，是物流配送领域的重要研究课题。其中尤其是带时间窗的物流配送车辆路径优化问题(Vehicle Routing Problem withTime
13、 Windows，VRPTW)更是当前研究的重点。 带时间窗的车辆路径问题计算复杂，属于 NP-hard 问题。本文研究了带时间窗的车辆路径问题模型的构建，引入了蚁群算法(Ant System，AS)，将其进行了改进，并成功运用于求解带时间窗的车辆路径问题。 蚁群算法存在搜索时间比较长，容易出现停滞现象且存在陷入局部极小可能性的缺陷。本文针对蚁群算法的不足，分别通过对初始解的启发、信息素更新策略的选择和状态转移概率的改进，对蚁群算法进行了改进：并采用 Solomon 问题中 R101 作为实例数据基础，采用面向对象的 C+语言编写了计算程序，对改进蚁群算法进行了计算验证，证实了该算法可行性和有
14、效性；同时对部分 Solomon 数据进行了多次验证，结果表明改进蚁群算法与其它启发式算法相比具有优越性；最后对改进蚁群算法中的各项参数进行了对比分析，探讨了所用参数的最优组合。物流配送是物流活动中直接与消费者相联系的环节。在物流的各项成本中，配送成本占了相当高的比例。配送中车辆路径的合理与否对物流配送服务水平、成本和效益影响很大。采用科学、合理的方法来进行车辆路径的优化，是物流配送领域的重要研究课题。其中尤其是带时间窗的物流配送车辆路径优化问题(Vehicle Routing Problem withTime Windows，VRPTW)更是当前研究的重点。 带时间窗的车辆路径问题计算复杂，
15、属于 NP-hard 问题。本文研究了带时间窗的车辆路径问题模型的构建，引入了蚁群算法(Ant System，AS)，将其进行了改进，并成功运用于求解带时间窗的车辆路径问题。 蚁群算法存在搜索时间比较长，容易出现停滞现象且存在陷入局部极小可能性的缺陷。本文针对蚁群算法的不足，分别通过对初始解的启发、信息素更新策略的选择和状态转移概率的改进，对蚁群算法进行了改进：并采用 Solomon 问题中 R101 作为实例数据基础，采用面向对象的 C+语言编写了计算程序，对改进蚁群算法进行了计算验证，证实了该算法可行性和有效性；同时对部分 Solomon 数据进行了多次验证，结果表明改进蚁群算法与其它启发
16、式算法相比具有优越性；最后对改进蚁群算法中的各项参数进行了对比分析，探讨了所用参数的最优组合。物流配送是物流活动中直接与消费者相联系的环节。在物流的各项成本中，配送成本占了相当高的比例。配送中车辆路径的合理与否对物流配送服务水平、成本和效益影响很大。采用科学、合理的方法来进行车辆路径的优化，是物流配送领域的重要研究课题。其中尤其是带时间窗的物流配送车辆路径优化问题(Vehicle Routing Problem withTime Windows，VRPTW)更是当前研究的重点。 带时间窗的车辆路径问题计算复杂，属于 NP-hard 问题。本文研究了带时间窗的车辆路径问题模型的构建，引入了蚁群算
17、法(Ant System，AS)，将其进行了改进，并成功运用于求解带时间窗的车辆路径问题。 蚁群算法存在搜索时间比较长，容易出现停滞现象且存在陷入局部极小可能性的缺陷。本文针对蚁群算法的不足，分别通过对初始解的启发、信息素更新策略的选择和状态转移概率的改进，对蚁群算法进行了改进：并采用 Solomon 问题中 R101 作为实例数据基础，采用面向对象的 C+语言编写了计算程序，对改进蚁群算法进行了计算验证，证实了该算法可行性和有效性；同时对部分 Solomon 数据进行了多次验证，结果表明改进蚁群算法与其它启发式算法相比具有优越性；最后对改进蚁群算法中的各项参数进行了对比分析，探讨了所用参数的
18、最优组合。物流配送是物流活动中直接与消费者相联系的环节。在物流的各项成本中，配送成本占了相当高的比例。配送中车辆路径的合理与否对物流配送服务水平、成本和效益影响很大。采用科学、合理的方法来进行车辆路径的优化，是物流配送领域的重要研究课题。其中尤其是带时间窗的物流配送车辆路径优化问题(Vehicle Routing Problem withTime Windows，VRPTW)更是当前研究的重点。 带时间窗的车辆路径问题计算复杂，属于 NP-hard 问题。本文研究了带时间窗的车辆路径问题模型的构建，引入了蚁群算法(Ant System，AS)，将其进行了改进，并成功运用于求解带时间窗的车辆路径
19、问题。 蚁群算法存在搜索时间比较长，容易出现停滞现象且存在陷入局部极小可能性的缺陷。本文针对蚁群算法的不足，分别通过对初始解的启发、信息素更新策略的选择和状态转移概率的改进，对蚁群算法进行了改进：并采用 Solomon 问题中 R101 作为实例数据基础，采用面向对象的 C+语言编写了计算程序，对改进蚁群算法进行了计算验证，证实了该算法可行性和有效性；同时对部分 Solomon 数据进行了多次验证，结果表明改进蚁群算法与其它启发式算法相比具有优越性；最后对改进蚁群算法中的各项参数进行了对比分析，探讨了所用参数的最优组合。物流配送是物流活动中直接与消费者相联系的环节。在物流的各项成本中，配送成本
20、占了相当高的比例。配送中车辆路径的合理与否对物流配送服务水平、成本和效益影响很大。采用科学、合理的方法来进行车辆路径的优化，是物流配送领域的重要研究课题。其中尤其是带时间窗的物流配送车辆路径优化问题(Vehicle Routing Problem withTime Windows，VRPTW)更是当前研究的重点。 带时间窗的车辆路径问题计算复杂，属于 NP-hard 问题。本文研究了带时间窗的车辆路径问题模型的构建，引入了蚁群算法(Ant System，AS)，将其进行了改进，并成功运用于求解带时间窗的车辆路径问题。 蚁群算法存在搜索时间比较长，容易出现停滞现象且存在陷入局部极小可能性的缺陷。
21、本文针对蚁群算法的不足，分别通过对初始解的启发、信息素更新策略的选择和状态转移概率的改进，对蚁群算法进行了改进：并采用 Solomon 问题中 R101 作为实例数据基础，采用面向对象的 C+语言编写了计算程序，对改进蚁群算法进行了计算验证，证实了该算法可行性和有效性；同时对部分 Solomon 数据进行了多次验证，结果表明改进蚁群算法与其它启发式算法相比具有优越性；最后对改进蚁群算法中的各项参数进行了对比分析，探讨了所用参数的最优组合。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 http:/ 。如还不能显示，可以联系
22、我 q q 1627550258 ，提供原格式文档。“垐垯櫃 换烫梯葺铑?endstreamendobj2x 滌?U 閩 AZ箾 FTP 鈦X 飼?狛P? 燚?琯嫼 b?袍*甒?颙嫯?4)=r 宵?i?j 彺帖 B3 锝檡骹笪 yLrQ#?0 鯖 l 壛枒l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛渓?擗#?“?# 綫 G 刿#K 芿$?7. 耟?Wa 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 皗 E|?pDb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$F?責鯻 0 橔 C,f 薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵秾腵薍秾腵%?秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍
