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基于人工蜂群算法的物流配送系统设计

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学校代码：10246学号：硕士学位论文（专业学位）基于人工蜂群算法的物流配送系统设计Design for the Logistics Distribution System Based on Artificial Bee Colony院系：软件学院专业：软件工程姓名：指导教师：完成日期：2015年2月10日目录摘要............................................................ I II ABSTRACT ........................................................... I V 第一章引言. (1)1.1 车辆路径规划问题的研究现状 (1)1.2 通韵物流配送系统路径管理存在的问题 (4)1.3 本文的主要内容 (5)1.4 本文的篇章结构 (7)第二章人工蜂群算法基础 (8)2.1 群体智能算法 (8)2.2 人工蜂群算法 (10)2.3 人工蜂群算法的基本流程 (11)第三章通韵物流配送系统需求分析 (14)3.1 物流配送系统的主要功能 (14)3.1.1 车辆任务信息维护模块 (15)3.1.2 车辆调度管理模块 (17)3.1.3 车辆追踪管理模块 (19)3.2 物流配送系统的核心流程 (20)3.2.1 配送货物到站流程 (21)3.2.2 货物配送调度流程 (22)3.2.3 快件收取调度流程 (24)3.3 物流配送系统的安全需求 (27)第四章通韵物流配送系统设计 (28)4.1 物流配送系统的整体架构 (28)4.2 车辆配送基础信息管理子系统设计 (31)4.2.1 客户预约管理 (31)4.2.2 货物仓储管理 (32)4.2.3 配送机构信息管理 (33)4.3 车辆路径规划子系统设计 (33)4.3.1 车辆行驶区域限制 (34)4.3.2 基于人工蜂群算法的静态路径优化 (34)4.3.3 启发式动态路径调整 (41)4.4 车辆实时监控子系统设计 (41)4.4.1 车辆载货信息管理 (42)4.4.2 车辆在途状态管理 (42)4.4.3 车辆历史路径管理 (42)4.5 与同类系统的比较 (43)4.6 通韵物流配送系统的应用效果 (44)第五章结论 (46)5.1 通韵物流配送系统的特色 (46)5.2 不足与展望 (47)参考文献 (48)致谢 (50)摘要得益于电子商务在国内的兴起，国内物流快递近几年来发展迅速。

但于此同时物流快递市场正逐渐趋于饱和，快递行业面临的挑战越来越严苛，快递公司间的竞争也变得越来越激烈。

各家公司都在研究如何保持自身优势，扩大市场份额。

通韵公司是一家中型民营快递公司，公司核心竞争力在于其在成本上的优势。

而对车辆路径进行科学优化是降低公司运营成本的重要手段之一。

但在以往通韵公司对车辆路径的管理更多的依赖于人工，其结果并不合理，过于粗糙，难以应对公司业务上的快速变动，造成了快件配送在时间和成本上巨大的浪费，不能满足公司的发展要求。

如何优化车辆路径，降低公司配送成本，提高公司配送效率，成了公司发展道路上的一个巨大问题。

首先讨论了通韵公司的现状及其在车辆路径管理上的不足。

明确了设计开发一个基于人工蜂群算法来规划管理车辆路径的物流配送系统对于公司的重要性。

以此为基础，讨论整个物流配送系统的主要功能，将主要功能划分为车辆任务信息维护模块、车辆调度管理模块以及车辆追踪管理模块，随后分析确定了通韵物流配送系统的配送货物到站流程、货物配送调度流程以及快件收取调度流程等主要核心流程。

在需求分析的基础之上，设计了系统的整体架构，并对车辆配送基础信息管理、车辆路径规划以及车辆实时监控三个核心子系统进行详细设计。

其中重点介绍了如何通过人工蜂群算法对车辆路径进行规划。

最后对系统的特色和应用效果进行了简要分析总结,对系统未来进行了展望。

关键词群体智能，人工蜂群算法，路径规划，物流配送系统，货物配送ABSTRACTWith the growth of electronic commerce in China, express delivery has maintained rapid development. However, at the same time, express delivery gets saturated .It has increased requirements for the services. Express company competition is becoming increasingly fierce. Companies are trying to find out how to keep their advantages and expand their market share. Tongyun is a medium-sized private express company. Its core competitiveness is its low-cost. Scientific plan for routes is one of the most important ways to reduce the company cost. But in the past, Tongyun plans routes manually which wastes lots of money and time and can’t accommodate itself to the changed situation. The company wants to know how to plan routes scientifically to reduce the company’s del ivery cost and raise the delivery speed.First of all, the situation of Tongyun and its disadvantages on planning routes are analyzed. It is necessary for the company to have a logistics system which can plan routes with Artificial Bee Colony. On this basis, the main features of vehicle’s task information, vehicle scheduling and vehicle tracking are discussed. And the core process of freight arrival, freight delivery scheduling and freight reception scheduling are identified. Based on the requirements analysis, the system framework is designed. And vehicle delivery information, vehicle routes plan and vehicle monitoring are designed in detail. How to plan routes with Artificial Bee Colony is discussed especially. Finally, the benefit and the feature of the system are summarized, and the prospect of the system is discussed.Key words Swarm Intelligence ,Artificial Bee Colony, Routes Planning, Logistics Distribution System, Freight Distribution第一章引言随着电子商务在我国的快速兴起，我国的快递行业得到了迅猛的发展。

2011年我国快递业务量就已经位居世界第三。

而到了2013年，我国的快递业务量就超越了美日两国，达到了92.9亿件，成为了快件量第一大国，快件收入也达到了1442亿元。

这期间仅仅花费了两年时间[1, 2]。

在这个快速发展的行业当中，民营快递行业以其成本优势在快递市场上获得了一席之地，与外企国企在快递市场上同台竞争。

快递在货物量巨大的同时，对时间和安全也有一定要求。

它需要在整个快递环节中频繁地传递大量信息。

因此，快递必须依靠信息系统。

如果没有信息系统，一个公司是无法参与快递行业的。

因此快递行业的企业无论大小，基本上都有信息系统平台，通过平台对信息进行管理。

很多信息系统平台的发展却并不够成熟，还单纯地局限于由信息平台来进行各种信息的增删改查上面，并不能够对系统内部所存储的信息进行处理，将其用在日常业务的规划预测上。

车辆配送快件就是很多公司缺少规划的环节。

对车辆路径进行科学合理的规划，有助于降低公司运营成本，提高效率。

因此建设一个能够规划车辆路径的物流配送系统，有助于企业保持成本优势，提高企业竞争力，值得企业研究。

1.1 车辆路径规划问题的研究现状车辆对货物进行配送是一个快递公司业务运作中的重要环节。

科学合理地对车辆路径进行规划可以有效减少配送时间，降低配送成本。

车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem,VRP）是一个经典的NP Hard问题[3]，最早由Dantzing 和Ramser在1959年提出，他们基于线性规划对车辆路径进行了优化[4]。

由于问题涉及到了统筹学和组合优化领域，一经提出就引起了很多学科专家的兴趣，一直是这两个领域的前沿问题。

问题一般可定义为：对一系列的装货点或者卸货点，组织适当的行车路径，使车辆有序地通过它们，在满足一定的约束条件下，达到一定的目标。

自被提出开始，车辆路径规划问题就被按照很多标准分类过。

按照装卸任务不同，可分为装货问题、卸货问题以及装卸混合问题。

按任务的特征分类，有对弧服务问题和对点服务问题以及混合问题。

按车辆是否满载，可分为车辆满载问题和非满载问题。

按车辆类型分可分为单车型问题和多车型问题。

按车辆是否返回配送中心，分为不返回配送中心以及返回配送中心问题。

按配送中心数量分，可分为单配送中心问题与多配送中心问题。

按已知信息的特征分类为静态问题和动态问题等等[5]。

经过多年研究，由于问题分类或是角度的不同，不同研究者对车辆路径规划这种整数规划问题，提出了不同的数学模型，尝试用各种不同的算法来获得这个问题的最优解或是较优解。

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人工蜂群算法详解

人工蜂群算法详解


•
蜂群采蜜行为
待求解问题
食物源位置
可行解
食物源质量
适应度
采蜜速度
收敛速度
食物源质量最大值（最大收益度）
h
最优解
7
1.蜜源初始化
• 初始化时，随机生成SN个可行解（等于雇佣蜂的数量）并
计算适应度函数值。随机产生可行解的公式如下： x ij x m in ,j r a n d ( 0 ,1 ) (x m a x ,j x m in ,j) (1)
h
20
算法实现
更新策略
式中对于引领蜂,完全重走上次的路径,概率等于1.对
于跟随蜂,根据转移因子大小依概率选择路径,启发式因子
ηij= 1/ dij,dij(i,j= 1,2,… ,n)为城市i和城市j之间的 欧式距离;α为表示转移因子ρij重要程度的参数;β为表 示启发式因子ηij重要程度的参数;BS,BF,BL分别为侦察蜂、 跟随蜂及引领蜂集合.
为随机生成且k≠i，φik 为[ - 1, 1]之间的随机数。
h
8
3. 观察蜂选择雇佣蜂的概率
Pi
fit(xi )
SN
fit(xn )
n 1
式中，fit(xi)为第i个解的适应值对应蜜源的丰富程
度。蜜源越丰富，被观察蜂选择的概率越大。
4. 侦察蜂的产生
为防止算法陷入局部最优，当某蜜源迭代limit次没
h
18
算法实现
更新策略
式中:ρkij为第k只蜜蜂从城市i到城市j的转移因 子;γ为除引领蜂走过的路径外,可选城市的总数;σ为转 移强度;μ为可选城市总数;
当可选路径中不含引领蜂走过的路径时,转移因子取 σ/μ,其中,当可选路径中含引领蜂走过的路径且为引领 蜂走过的路径时,转移因子等于τij,若选其它路径,则转移 因子为
优化算法——人工蜂群算法(ABC)

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优化算法——人工蜂群算法(ABC)一、人工蜂群算法的介绍手机微信关注公众号ID：datadw 学习数据挖掘，研究大数据，关注你想了解的，分享你需要的。

人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法，其直观背景来源于蜂群的采蜜行为，蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动，并实现蜂群信息的共享和交流，从而找到问题的最优解。

人工蜂群算法属于群智能算法的一种。

二、人工蜂群算法的原理1、原理标准的ABC算法通过模拟实际蜜蜂的采蜜机制将人工蜂群分为3类: 采蜜蜂、观察蜂和侦察蜂。

整个蜂群的目标是寻找花蜜量最大的蜜源。

在标准的ABC算法中，采蜜蜂利用先前的蜜源信息寻找新的蜜源并与观察蜂分享蜜源信息；观察蜂在蜂房中等待并依据采蜜蜂分享的信息寻找新的蜜源；侦查蜂的任务是寻找一个新的有价值的蜜源，它们在蜂房附近随机地寻找蜜源。

假设问题的解空间是维的，采蜜蜂与观察蜂的个数都是，采蜜蜂的个数或观察蜂的个数与蜜源的数量相等。

则标准的ABC算法将优化问题的求解过程看成是在维搜索空间中进行搜索。

每个蜜源的位置代表问题的一个可能解，蜜源的花蜜量对应于相应的解的适应度。

一个采蜜蜂与一个蜜源是相对应的。

与第个蜜源相对应的采蜜蜂依据如下公式寻找新的蜜源：其中，，，是区间上的随机数，。

标准的ABC算法将新生成的可能解与原来的解作比较，并采用贪婪选择策略保留较好的解。

每一个观察蜂依据概率选择一个蜜源，概率公式为其中，是可能解的适应值。

对于被选择的蜜源，观察蜂根据上面概率公式搜寻新的可能解。

当所有的采蜜蜂和观察蜂都搜索完整个搜索空间时，如果一个蜜源的适应值在给定的步骤内(定义为控制参数“limit”) 没有被提高, 则丢弃该蜜源，而与该蜜源相对应的采蜜蜂变成侦查蜂，侦查蜂通过已下公式搜索新的可能解。

其中，是区间上的随机数，和是第维的下界和上界。

2、流程∙初始化；∙重复以下过程：o将采蜜蜂与蜜源一一对应，根据上面第一个公式更新蜜源信息，同时确定蜜源的花蜜量；o观察蜂根据采蜜蜂所提供的信息采用一定的选择策略选择蜜源，根据第一个公式更新蜜源信息，同时确定蜜源的花蜜量；o确定侦查蜂，并根据第三个公式寻找新的蜜源；o记忆迄今为止最好的蜜源；判断终止条件是否成立；三、人工蜂群算法用于求解函数优化问题对于函数其中。

智能物流系统中的配送算法设计与效果评估

智能物流系统中的配送算法设计与效果评估

智能物流系统中的配送算法设计与效果评估一、引言随着科技的快速发展和物流行业的不断进步，智能物流系统逐渐成为了现代物流业不可或缺的一部分。

在智能物流系统中，配送算法的设计和效果评估是其中重要的组成部分。

本文将从设计和评估两个方面来探讨智能物流系统中的配送算法。

二、配送算法的设计1.路径规划算法在智能物流系统中，路径规划算法是配送算法的基础。

路径规划算法的目标是根据货物的起始点、目的地和配送点的位置信息，找到一条最短路径来完成配送任务。

常用的算法包括Dijkstra算法、A*算法和遗传算法等。

根据实际情况选择合适的算法，并结合地图数据和实时交通信息，可以有效减少配送时间和成本。

2.车辆调度算法车辆调度算法是指在已知配送任务和车辆数量的情况下，确定每辆车应该执行的配送任务和顺序。

常用的算法有贪心算法、模拟退火算法和遗传算法等。

车辆调度算法的设计需要考虑多个因素，如车辆的载重能力、配送点的距离和配送时间窗等，以达到最佳的配送效果和资源利用率。

三、效果评估方法1.配送效率评估配送效率评估是衡量配送算法性能的重要指标之一。

通过计算配送任务完成的时间、配送过程中的等待时间和途中的距离等指标，可以评估算法的效率。

此外，还可以通过实际数据和模拟实验来对比不同算法的效果，进行定量分析和评估。

2.资源利用率评估资源利用率评估是另一个重要的评估指标。

包括车辆利用率、人力资源利用率和物流通道利用率等。

通过评估资源的利用率，可以判断算法的效果和优化空间。

例如，通过比较不同算法下的车辆载重率和配送路线规划，可以优化空载率和行驶里程，从而提高资源利用率。

3.客户满意度评估客户满意度评估是衡量配送算法实际效果的重要指标之一。

通过客户的反馈、调查问卷和投诉率等，可以得出算法在实际应用中的表现。

客户满意度直接关系到智能物流系统的可持续发展，因此，算法的设计和优化应该以提高客户满意度为目标。

四、算法设计与效果评估案例分析以下是一个基于实际物流系统的案例分析，描述了配送算法设计与效果评估的过程：根据实际需求，选择了Dijkstra算法作为路径规划算法，贪心算法作为车辆调度算法，并结合实时交通信息和配送点的时间窗，设计了一套智能物流系统的配送算法。

基于无人机的快速物流配送系统设计和优化

基于无人机的快速物流配送系统设计和优化

基于无人机的快速物流配送系统设计和优化1.引言快速物流配送系统一直是商家和消费者都关注的重点。

随着科技的不断进步，无人机技术的迅猛发展为快速物流配送带来了新的可能性。

本文将探讨基于无人机的快速物流配送系统的设计和优化。

2.无人机在物流配送中的优势无人机的出现为传统物流配送模式带来了颠覆性的变革。

相比于传统的货车和人工配送，无人机在以下几方面具有优势：（1）节省时间和成本：无人机能够直接从空中穿行，避开地面的交通拥堵，大大缩短了配送时间。

同时，无人机不需要人员驾驶，可以节省人力成本。

（2）提高配送效率：无人机可以快速、准确地将货物送达目的地，避免了人为因素带来的延误和错误。

（3）扩大配送范围：无人机可以飞跃地形限制，将货物送达偏远地区或者地理条件恶劣的地方，拓展了物流配送的范围。

3.无人机物流配送系统的设计要素在设计无人机物流配送系统时，需要考虑以下要素：（1）无人机型号选择：根据所需配送的货物重量和距离等因素，选择适合的无人机型号。

不同的无人机有不同的负载能力和航程。

（2）航线规划：通过先进的无人机导航技术，制定最佳的航线规划算法，考虑交通、天气、空域管理等因素，确保货物能够快速、安全地到达目的地。

（3）货物装载和卸载机制：设计合理、高效的货物装载和卸载机制，保证货物的安全和及时性。

（4）通信技术：无人机与基地站的可靠数据传输是保证配送过程的关键。

可采用WiFi、无线电和卫星通信等技术保持无人机与基地站的通讯联系，监控和管理配送过程。

（5）配送策略和规划：根据不同的配送需求，制定合理的配送策略和规划，如批量配送、紧急配送和集中配送等。

4.无人机物流配送系统的优化为了提高无人机物流配送系统的效率和性能，可以进行以下优化措施：（1）机群规模和布局优化：通过合理的无人机机群规模和布局，可以实现快速响应和高效配送。

（2）路径规划优化：结合实时交通和天气信息，优化无人机的路径规划，选择最佳航线，避免交通拥堵和不良天气对配送的影响。