多车场多车型最快完成车辆路径问题的变异蚁群算法

车辆路径问题的求解方法
车辆路径问题是指在给定的地图或路网上，寻找一条最优路径或最短路径，使得车辆从起点到终点能够在最短时间或最小代价内到达目的地。

常见的车辆路径问题包括最短路问题、最小生成树问题、最优化路径问题等。

以下是常见的车辆路径问题的求解方法：
1. Dijkstra算法：Dijkstra算法是求解单源最短路径问题的经典算法，它通过不断更新起点到各个节点的最短距离来求解最短路径。

该算法适用于路网较小的情况。

2. Floyd算法：Floyd算法是一种求解任意两点间最短路径的算法，它通过动态规划的思想，逐步计算出任意两点之间的最短路径。

该算法适用于路网较大的情况。

3. A*算法：A*算法是一种启发式搜索算法，它通过估计每个节点到终点的距离，来选择最优的扩展节点。

该算法适用于需要考虑路况等因素的情况。

4. 蚁群算法：蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的算法，它通过模拟蚂蚁在路径上的行走过程，来寻找最优路径。

该算法适用于需要考虑多个因素的情况。

5. 遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的算法，它通过不断交叉、变异、选择等操作，来寻找最优解。

该算法适用于需要考虑多个因素的情况。

以上是常见的车辆路径问题的求解方法，不同的问题需要选择不同的算法来求解。

基于蚁群算法的车辆路径规划研究车辆路径规划是指在确定起点和终点的情况下，规划车辆的行驶路线，以达到最优的运输效率和成本控制。

目前，传统的车辆路径规划算法主要包括最短路算法、遗传算法和模拟退火算法等。

但是这些算法都有一定的局限性，难以充分考虑车辆的实际运输成本和路况等因素。

因此，基于蚁群算法的车辆路径规划日益受到人们的关注和重视。

1、蚁群算法的基本原理蚁群算法是模拟蚂蚁寻找食物路径的启发式方法，主要包括概率转移、信息素和启发式信息等三个基本要素。

其中，概率转移是指每只蚂蚁在搜索到一个点时，根据一定的概率选择下一个点，概率越大的点越有可能被选择；信息素是指每个点留下的信息，是蚂蚁选择路径的重要因素；启发式信息是指蚂蚁的感知能力、经验和本能等因素，用于指导蚂蚁的行动。

2、基于蚁群算法的车辆路径规划在基于蚁群算法的车辆路径规划中，首先需要建立道路网络，并为每一条道路和节点设置启发式信息和信息素。

每个节点的信息素量与该节点与所有相邻节点的距离成反比，即节点越远，则信息素量越小。

在车辆路径规划中，蚂蚁代表的是车辆，起点和终点分别为蚂蚁巢和食物源，蚂蚁通过信息素和启发式信息来选择下一步的行动。

每个路径上留下的信息素量和路径长度成反比，即路径越短，则信息素量越大。

在搜索过程中，蚂蚁会选择信息素量大、路径长短的路径，从而逐渐找到最优的路径。

3、基于蚁群算法车辆路径规划的优点相比于传统的路径规划算法，基于蚁群算法的车辆路径规划有以下几个优点：1）能够充分考虑实际的路况和成本因素，从而提升运输效益；2）能够动态地更新信息素和启发式信息，从而适应不同场景下的路径规划；3）能够在较短的时间内找到较优解，提高规划效率。

4、基于蚁群算法车辆路径规划的应用基于蚁群算法的车辆路径规划已经被广泛应用于物流、配送和交通领域中。

例如，在城市物流配送中，基于蚁群算法的路径规划能够充分考虑道路交通状况、配送成本等因素，从而实现高效的物流配送。

蚂蚁算法在复杂性运输路径问题中的应用——多车辆多车型
路径问题
贾春梅
【期刊名称】《物流科技》
【年(卷),期】2009(32)10
【摘要】车辆路径问题中,行驶路线往往取决于一系列约束条件,如配送中心个数,货物需求量,交发货时间,车辆容量限制等.要想达到一定的目标,如路程最短,费用最小,时间尽量少,车辆尽量少等,就得借助于合适的算法去解决实际的问题.蚂蚁算法在解决著名的旅行商(TSP)问题上已取得了很好的成效,目前已陆续渗透到其他问题的求解上.文章主要针对多车场多车型车辆路径问题,用蚁群算法以及蚁群算法的优化算法去解决一些实际问题.
【总页数】4页(P43-46)
【作者】贾春梅
【作者单位】宁波工程学院,浙江,宁波,315211
【正文语种】中文
【中图分类】O227
【相关文献】
1.蚂蚁算法在带时间窗车辆路径问题中的应用及参数分析 [J], 张潇;王江晴
2.改进的最大-最小蚂蚁算法在有时间窗车辆路径问题中的应用 [J], 万旭;林健良;杨晓伟
3.基于可接受阈值的固定车辆数多车型车辆路径问题算法研究 [J], 董玉波
4.改进的遗传算法在战时油料运输车辆路径问题中的应用研究 [J], 蒋敬东;周庆忠;李凌;杨方
5.蚂蚁算法在车辆路径问题中的应用研究 [J], 刘云忠;宣慧玉
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车辆路径规划模型的优化算法研究车辆路径规划是一种重要的优化问题，目的是确定一条最优路径，使车辆在满足各种限制条件下，尽快到达目的地。

随着交通网络的复杂性和车辆数量的增加，车辆路径规划变得更加困难和复杂。

因此，研究车辆路径规划模型的优化算法成为提高交通效率和减少交通拥堵的关键。

1. 研究背景与意义车辆路径规划在现代交通系统中具有广泛的应用价值。

通过优化车辆路径，可以有效减少交通拥堵、降低能源消耗、提高交通效率和交通安全性等方面的问题。

因此，对于车辆路径规划模型的研究具有重要的理论和实际意义。

2. 相关研究现状目前，关于车辆路径规划优化算法的研究已取得了一定的进展。

常见的研究方法包括基于遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、蚁群算法、粒子群优化算法等。

这些算法在不同的场景下都有一定的优势和适用性。

3. 优化算法的原理介绍（1）遗传算法：遗传算法是一种基于生物进化思想的优化算法。

通过模拟自然界的进化过程，通过选择、交叉和变异等操作，形成新的个体并使其逐步优化，最终获得最优解。

（2）模拟退火算法：模拟退火算法是一种基于物理退火原理的启发式优化算法。

它通过随机选取一定数量的解，并通过一定的接受准则来判断是否接受新解，从而逐步优化解的质量。

（3）禁忌搜索算法：禁忌搜索算法是一种基于搜索与回溯的优化算法。

它通过记录和管理已经搜索过的解，并根据一定的禁忌策略来避免陷入局部最优解，从而找到更好的解。

（4）蚁群算法：蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物的行为而得到的优化算法。

蚂蚁通过释放信息素来引导其他蚂蚁选择路径，通过间接的信息传递方式来完成路径规划。

（5）粒子群优化算法：粒子群优化算法是一种模拟鸟群搜索食物的行为而得到的优化算法。

通过模拟粒子的飞行和搜索行为，通过个体和社会的信息交流来达到优化目标。

4. 优化算法在车辆路径规划中的应用优化算法可以应用于车辆路径规划的多个方面，例如：（1）路网建模：通过构建适当的路网模型，能够更好地反映实际道路网络的特征。

蚁群算法在车辆路径问题中的应用蚁群算法在车辆路径问题中的应用摘要蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是意大利学者M.Dorigo等人通过模拟蚁群觅食行为提出的一种基于种群的模拟进化算法。

通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素（pheromone）的最短路径的搜索策略，给出了基于MATLAB 的蚁群算法在车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）中的应用。

蚁群算法采用分布式并行计算机制，易于其他方法结合，而且具有较强的鲁棒性，但搜索时间长，容易陷入局部最优解。

针对蚁群算法存在的过早收敛问题，加入2—opt方法对问题求解进行了局部优化，计算机仿真结果表明，这种混合型蚁群算法对求解车辆路径问题有较好的改进效果。

关键词：蚁群算法、组合优化、车辆路径问题、2-opt方法1.车辆路径问题车辆路径问题（VRP）来源于交通运输，1959年由Dantzig 提出，它是组合优化问题中一个典型的NP-hard问题。

最初用于研究亚特兰大炼油厂向各个加油站投送汽油的运输路径优化问题，并迅速成为运筹学和组合优化领域的前沿和研究热点。

车路优化问题如下：已知有一批客户，各客户点的位置坐标和货物需求已知，供应商具有若干可供派送的车辆，运载能力给定，每辆车都是从起点出发，完成若干客户点的运送任务后再回到起点。

现要求以最少的车辆数和最少的车辆总行程来完成货物的派送任务。

2、蚁群系统基本原理在蚂蚁群找到食物时，它们总能找到一条从食物到蚁穴之间的最短路径。

因为蚂蚁在寻找食物时会在路途上释放一种特殊的信息素。

当它们碰到一个还没有走过的路口时，会随机地挑选一条路径前行。

与此同时释放出与路径长度有关的信息素。

路径越长，释放的激素浓度越低。

当后面的蚂蚁再次碰到这个路口时，会选择激素浓度较高的路径走。

这样形成了一个正反馈，最优路径上的激素浓度越来越高，而其他的路径上激素浓度却会随时间的流逝而消减。

基于蚁群算法的车辆路径问题的研究的开题报告一、选题的背景和意义车辆路径问题是指在一定的时间内，使得所有车辆都能在满足各种约束条件的前提下，达到各自的目的地，最小化总体成本的问题。

车辆路径问题一般可以划分为两类：静态车辆路径问题和动态车辆路径问题。

静态车辆路径问题是指在事先确定每个任务的指派和执行时间的情况下，设计车辆的路径。

而动态车辆路径问题则是指在任务的执行过程中，根据实时的请求和车辆的位置、状态等信息，灵活地规划车辆的路线和任务分配。

车辆路径问题应用广泛，如物流配送、城市公交、出租车调度等。

在实际应用中，车辆路径问题的解决方案往往需要考虑众多的约束条件，如车辆数量、车辆容量、时间窗口、道路拥堵、限速等因素。

这些因素往往会导致问题成为一个NP-hard问题，传统的求解方法无法解决时，基于蚁群算法的求解方法可以较为有效地解决此类问题。

二、国内外研究现状目前，国内外关于基于蚁群算法的车辆路径问题的研究还比较少，主要集中在以下几个方面：1. 蚁群算法的改进研究。

如基于混合蚁群算法的车辆路径问题求解、针对车辆路径问题的蚁群算法参数选择优化等方向的研究。

2. 蚁群算法在车辆路径问题中的应用研究。

如利用蚁群算法求解动态车辆路径问题、基于蚁群算法的多车型物流配送路径规划等方向的研究。

三、研究内容和方法本文拟探究基于蚁群算法的静态车辆路径问题，主要研究内容包括以下方面：1. 基于蚁群算法的静态车辆路径问题建模。

2. 设计适合车辆路径问题的蚁群算法，以求解优化问题。

3. 进行实验验证优化算法的有效性。

本文将采取以下方法进行研究：1. 对车辆路径问题进行建模，对问题中的约束条件进行分析，制定适合的蚁群算法模型。

2. 结合实际问题场景，结合相关算法，对蚁群算法求解过程进行优化。

3. 借助MATLAB软件，对算法进行仿真实验，对优化后的算法进行比较分析。

四、预期研究成果本文拟解决基于蚁群算法的静态车辆路径问题，设计出一个适合具体问题的蚁群算法，并通过实验验证算法的有效性。

改进的蚁群优化的动态多车场车辆路径问题动态车辆路径问题（DVRP）单一车场的已经受到工程师和科学家越来越多的关注。

但是，动态多车场车辆路径的问题（DMDVRP）的延伸DVRP，一直没有受到重视。

在我们的文章中，基于距离的聚类方法通过分配每个客户到其最近的车场的方式引入到简化的DMDVRP。

因此，DMDVRP被分解成序列的DVRPs。

在本文中改进的蚁群优化（IACO）的蚂蚁策略和变异操作提出了优化车辆路径问题（VRP）。

此外，为了满足实时功能的DMDVRP，最近添加法是用来处理在发生的新订单VRP问题的解决方案的基础上的某个时间片段。

最后，计算的17个基准问题报告给验证IACO基于距离的聚类方法更适合解决DMDVRP。

关键词：动态多车场车辆路径问题;基于距离的聚类方法;蚁群优化;最近添加法1.引言在过去的50年中，已经有很多的研究（1993年奥斯曼雷诺，拉波特，1996年Boctor Bullnheimer ，哈特尔和施特劳斯1999年，2004年贝尔和麦克马伦;俞，阳，和姚明2009年）车辆路径问题（VRP ）或多车场车辆路径问题（MDVRP ）。

许多聚类技术应用于分成几个较小的VRP的问题分解VRP / MDVRP的（比安斯托克，布拉梅尔，辛奇- 利维1993 ;栋多和2007年CERDA ;甚和Narendran2007年，金，刘，2007年和鲍登; Sáez研究，科尔特斯，2008年和努涅斯）。

在古典VRP / MDVRP的中，客户的需求/地点一般都假设为已知和确定性。

然而，在实践中，VRP / MDVRP的问题是动态的，不确定的。

随着国民经济的快速发展的新信息和通信技术在交通运输系统中，越来越多的关注专注于动态车辆路径问题（DVRP ）。

近年来，一些研究者研究动态单车场VRP 。

Savelsbergh和Sol （1998）提出了一个动态路径自主车型的问题，其重点是一个分支和价格的算法。

蚁群算法在车辆路径优化中的应用毕业设计论文蚁群算法在车辆路径优化中的应用毕业设计论文本科毕业生设计（论文）毕业设计（论文）题目：蚁群算法在车辆路径优化中的应用姓名学号0910312134 所在学院湖北工业大学专业班级09计职1班指导教师日期2013 年 5 月8 日摘要许多实际工程问题可以抽象为相应的组合优化问题，TSP问题是作为所有组合优化问题的范例而存在的，它已成为并将继续成为测试组合优化新算法的标准问题。

从理论上讲，使用穷举法可以求解出TSP问题的最优解；但是对现有的计算机来说，让它在如此庞大的搜索空间中寻求最优解，几乎是不可能的。

所以，各种求TSP问题近似解的算法应运而生了，本文所描述的蚁群算法（AC）也在其中。

目前已出现了很多的启发式算法，而蚁群算法作为一种新型的启发式算法，已成功地应用于求解TSP问题。

蚂蚁通过分泌信息素来加强较好路径上信息素的浓度，同时按照路径上的信息素浓度来选择下一步的路径：好的路径将会被越来越多的蚂蚁选择，因此更多的信息素将会覆盖较好的路径；最终所有的蚂蚁都集中到了好的路径上。

蚂蚁的这种基于信息素的正反馈原理正是整个算法的关键所在。

本文介绍了基本蚁群算法概念、原理及蚁群算法的特点，再根据蚁群算法的缺点做出了优化。

采用轮盘赌选择代替了基本框架中通过启发式函数和信息素选择路径，改进蚁群算法的信息素传递参数，让整个算法更快速的找到最优解。

其次，采用最大最小优化系统限制最大值和最小值，让整个系统更快收敛，得到最优解。

关键字：蚁群算法，TSP问题，启发式函数，轮盘算法，最大最小优化ABSTRACT Many practical engineering problems can be abstracted as corresponding combinatorial optimization problem, TSP problem is an example of all as a combinatorial optimization problem, it has become and will continue to be a new combinatorial optimization algorithm of standard test problems. In theory, using the exhaustion method can solve the TSP problem optimal solution; But for the existing computer, let it in such a large search space to seek the optimal solution, it is almost impossible. So, all kinds of algorithm arises at the historic moment, the approximate solution of the TSP problem described in this paper, ant colony algorithm (AC) is amongthem. Has appeared a lot of heuristic algorithm and ant colony algorithm as a kind of new heuristic algorithm, has been successfully used in solving TSP problems. Ant secretion by pheromones to strengthen the good path pheromone concentration, at the same time according to the path to choose the next path pheromone concentration: good paths will be more and more ants to choose, so that more information will cover good path; Eventually all the ants on a good path. This positive feedback based on the pheromone of ant principle is the key to the whole algorithm. This paper introduces the basic concept of ant colony algorithm, principle and characteristics of ant colony algorithm, according to the disadvantages of ant colony algorithm optimization. Adopting roulette selection instead of the basic framework by heuristic function and choose path pheromone, pheromone passing parameters of improved ant colony algorithm, make the whole algorithm find the optimal solution more quickly. Second, limiting the maximum and the minimum maximum minimum optimization system, make the whole system faster convergence and the optimal solution is obtained. Keywords: ant colony algorithm, the TSP problem, a heuristic function, roulette algorithm, maximum_minimum optimization 目录摘要2 ABSTRACT3 第1章绪论6 1.1研究目的和意义6 1.2 国内外研究现状7 1.2.1 国外研究现状7 1.2.2 国内研究现状8 1.3 本文研究内容9 （1）基本蚁群算法9 （2）蚁群算法的优化9 （3）蚁群算法在TSP 问题中的应用9 1.4 开发环境与工具9 1.5 论文的组织结构10 第2章蚁群算法10 2.1 蚁群算法简介10 2.2 蚁群算法的原理11 2.2.1 蚂蚁觅食规则12 2.2.2 蚂蚁移动规则12 2.2.3 蚂蚁避障规则12 2.2.4 蚂蚁撒信息素规则12 2.3 蚁群算法的特点及优缺点13 2.3.1 蚁群算法的特点13 2.3.2 蚁群算法的优点14 2.3.3 蚁群算法的缺点14 2.5 蚁群算法的核心函数15 （1）初始化15 （2）选择下一个城市，返回城市编号15 （3）更新环境信息素17 （4）检查终止条件18 （5）输出最优值18 2.6 蚁群算法的参数分析19 2.6.1 蚂蚁数量N_ANT_COUNT19 2.6.2 启发因子19 2.6.3 期望启发因子20 2.6.4 信息素挥发度20 2.6.5 总信息量（DBQ）21 第3章改进的蚁群算法21 3.1 轮盘赌选择22 3.1.1 轮盘赌选择基本思想22 3.1.2 轮盘赌选择工作过程22 3.2 MAX_MIN ACO24 3.2.1 MAX_MIN算法的框架结构24 3.2.2 MAX_MIN 算法流程图26 第4章蚁群算法在车辆路径问题中的应用28 4.1 车辆路径问题简介28 4.1.1 车辆路径问题定义28 4.1.2 车辆路径问题分类29 4.2 车辆路径问题的求解算法29 4.2.1 精确算法29 4.2.2 启发式算法30 4.3 蚁群算法解决车辆路径问题31 4.4 数值实验结果及分析33 4.4.1 轮盘赌选择优化前后数据对比33 4.4.2 MAX_MIN算法改进前后数据对比34 第5章总结与展望36 参考文献36 第1章绪论TSP问题是一种特殊的车辆路径问题，是作为所有组合优化问题的范例而存在的，它已成为并将继续成为测试组合优化新算法的标准问题。

蚁群算法在求解车辆路径安排问题中的应用蚁群算法是一种近似的求解巡洋舰路径问题的无采样搜索算法，它以简单的方式实现了蚁群协作搜索的概念。

蚁群算法在车辆路径安排问题中有着很好的应用，它可以解决多车辆同时服务多个客户的路径安排问题，同时考虑到路径最短，节约运输成本，提高多车辆服务效率等因素。

在蚁群算法中，将求解问题的搜索空间的搜索过程抽象为一群蚂蚁的移动，即让蚂蚁在搜索空间里搜索，求解最优路径。

这种方法同样可以应用于求解车辆路径安排问题，从而使得多车辆同时服务多个客户的配送任务，可以得到最优的路径。

蚁群算法能够快速、准确地搜索出路径安排问题的最优解，使得车辆路径安排更加合理，从而节约运输成本，提高多车辆服务效率。

一种求解多车型CARP问题的高效进化算法朱征宇;杨永;邓欣;谢志华;夏梦霜;李小花【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2008(44)8【摘要】对传统遗传算法的染色体编码机制和种群结构进行了改进,并借鉴单亲遗传算法和Memetic Algorithm(MA)算法的优秀思想,设计了一种解决CARP(Capacitated Arc Routing Problem)问题的高效算法HEGA.新算法不但有效解决了使用现有算法无力解决的多车型CARP问题,并且应用于一般的单车型CARP问题在求解效率和求解精度上也比现有MA算法效果更好.结合洒水车路径优化问题,通过一组真实的数据集合时文中算法在该问题上的求解能力做出评测.【总页数】5页(P212-216)【作者】朱征宇;杨永;邓欣;谢志华;夏梦霜;李小花【作者单位】重庆大学,计算机学院,重庆,400044;重庆大学,计算机学院,重庆,400044;重庆大学,计算机学院,重庆,400044;重庆大学,计算机学院,重庆,400044;重庆大学,计算机学院,重庆,400044;重庆大学,计算机学院,重庆,400044【正文语种】中文【中图分类】TP301.6;N945.15【相关文献】1.求解带软时间窗多车场多车型车辆路径问题的一种改进蚁群算法 [J], 汤雅连;蔡延光;杨期江2.一种求解多校多车型校车路径问题的元启发算法 [J], 侯彦娥;孔云峰;党兰学;王玉璟3.一种求解多车型CARP的有效memetic算法 [J], 张玉州;刘晓飞;黄师化;梅俊4.一种多车场多车型VSP问题的求解算法 [J], 骆正清;肖鸿庆5.一种求解动态优化问题的改进自适应差分进化算法 [J], 刘树强;秦进因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于聚类蚁群算法的多车辆路径优化系统的实现王玉富【摘要】针对模型的可行性和有效性进行大量的仿真实验，首先对算法进行实现，然后通过仿真实验对不同规模的配送进行仿真配送，模型针对单车辆、多车辆、路径最优、时间最优4个方面进行仿真，其能够在较短的时间内得到优化结果，将大大提高搜索效率。

%A large number of simulations are made for the feasibility and effectiveness of the model .First, the algorithm isachieved ,and then distribution on different size distribution is made through the simula-tions.The model simulates from four aspects, namely,multi-vehicle,single vehicle,the most optimal path ,and the most optimal time , which can get the optimization results in a relatively short period of time and will greatly improve the search efficiency .【期刊名称】《湖北民族学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】6页(P200-204,209)【关键词】物流配送;k均值聚类算法;蚁群算法;路径优化【作者】王玉富【作者单位】郑州测绘学校，河南郑州450015【正文语种】中文【中图分类】TN961物流配送系统[1-3]在学术界为称为车辆路径问题(vehicle routing problem,VRP),该问题是Danizig与Ramser在1959年提出来，此后迅速在运筹学、组合数学、图论、网络分析、计算机科学等学科的专家所重视，随着互联网的发展，这一学科已经成为现在的热点问题，在生活中各个方面都体现的尤为重要.随着互联网的快速发展，物联网也在我们生活中扮演着一个不可替代的位置，O2C就是其中一个典型的例子，在O2C系统中，物流配送是其中一个重要的环节.单配送中心的物流路径选择研究本来就是一个NP难问题，从单配送物流中心路径选择到多配送物流中心路径选择的问题难道越来越复杂.单配送中心路径选择是配送车辆从仓库出发，对各个需要配送点进行配送，每个配送点只能配送一次.因此，在配送过程中就需要对运输要有一个合理的配送路线，也就是对配送车辆和配送对象运输先后顺序的适当选取，以此来降低物流配送过程中的时间和和其余成本.多配送中心路径选择和单配送中心原理类似，但是其多配送中心的复杂程度成指数增加，随着配送点的增加其复杂程度还在增加，这就使得本来已经复杂的问题更加复杂化.因此，对多配送中心路径选择问题进行研究，建立一个合理的车辆调度系统，不仅可以减少各种资源的消耗(时间、路程、费用)，还可以提高运送质量以及资源利用率，而且还可以提高企业在同行业中的竞争力，竟而促进我国物流产业的发展.近些年来，大数据概念的相关算法不断的被科学家们提出来[4-9]，对于其中的聚类算法也在物流配送中逐渐应用，聚类算法在物流配送中的选址问题、多车辆配送问题、多配送中心划分问题等都有着应用.程序采用面向对象语言C++，C++融合了3种不同的编程传统-C语言代表的过程性语言传统、C++在C语言基础上面添加的类代表的面向对象的传统以及C++模板支持的通用性编程传统，使用C++的原因之一就是为了利用其面向对象的特性，面向对象结构化编程提高了程序的清晰度、可靠性，并且易于维护.软件主要分为四大模块：控制模块、分类模块、路径模块和动画模块.控制模块根据用户点击设定相关信息，将软件执行的顺序安排好.分类模块用数据挖掘里面的分类算法将客户根据距离的关系，将客户分成用户设定的几类.路径模块用启发式算法里面的最大最小蚂蚁算法将每一类客户的路径选择出来.动画模块采用GDI+双缓冲技术将小车配送过程动态显示在模拟软件上面.控制模块功能是控制各个模块执行流程，首先是对客户分类，然后将得到的分类动态创建路径模块线程，并行计算分类的最优路径.K均值聚类算法在1967年被每个科学家J.B.MacQueen提出，此算法在工业界计算机科学界引起了巨大反响，目前最多的就是在大数据和数据挖掘学术界应用的最为广泛.其算法基本思想:随机选取k个配送点坐标当做初始聚类的质心，然后根据相似性将每个配送点和质心进行对比，将自己加入到和自己最相似的那个聚类中心所在的类，一次迭代完成更新质心，当质心不再改变的时候，分类基本完成.聚类算法对大规模点分类有显著的效果，大大减少了由纯粹蚁群算法得到的多车辆路径的时间，提高了搜索效率.K均值聚类算法的具体描述如下：1)输入一个指定的K值，然后随机选取K个元素，作为K个类的质心;2)计算出各个元素分别到K个质心的距离，然后加入到离其最近的质心当中;3)重新计算K个类的质心;4)若质心在变化，继续第2步骤，否则停止，输出聚类结果;算法流程图1所示.K均值聚类算法根据欧几里得距离得到的误差的平方函数值最小的k个划分，对于集合中的元素能够很好的分类，特别对于大数据有很好的支持，具有较高的效率，算法复杂度为O(nkt)，其中感谢t表示循环次数；k表示K个聚类；n表示集合中的元素数目.基于K均值聚类算法有很多变种，一类是改变相似度的公式进行的改变，还有一类是针对自动聚类得到k值得改进，两种算法在不同领域应用的极为广泛.蚂蚁系统是最基本的蚂蚁算法，其搜索过程如下：设蚂蚁的大小为m，配送点个数为n，开始时刻m只蚂蚁被放在配送中心，τij表示配送点i到配送点j路径上信息素的大小，在开始时刻被设置为固定常量，当客户从配送点i选择配送点j其概率为：其中:τij表示循环中配送点i、j所在路径上的信息素强度; ηij表示从配送点i到配送点j的可见度，本文中取ηij=1/dij,dij为配送点i到配送点j的距离;α、β表示权重系数，分别表示蚂蚁在运动过程中所积累的信息素及期望信息在蚂蚁选择路径中所起的不同作用; Γ表示禁忌表，记录了当前蚂蚁已经走过配送点的集合.配送点i到配送点j上面的信息素结果由新增加的信息素加上残留的信息素，其更新的公式为：其中ρ为信息素挥发程度系数，范围0<ρ<1.最大最小蚁群算法的具体实现步骤如下：1)参数初始化.事件t=0,循环次数N=0,最大循环次数NM，将当前分配的数量为m的蚁群放置在当前配送中心，然后初始化信息素τij=C，Δτij=0;2)计算每个蚂蚁选择下一配送点的概率.根据式(1)计算得到每个蚂蚁当前配送点到下一未经过的各个配送点的概率;3)人工蚂蚁自动选择下一配送点.根据第2步计算得到的概率，通过轮盘赌算法计算出每只蚂蚁下一步经过的配送点;4)更新当前各个蚂蚁各自的禁忌列表.将刚经过的配送点加入到各自的禁忌列表里面，防止重复经过配送点;5)如果没送点没有遍历完成转到第4步，否则计算出各个蚂蚁的所路径的长度;6)使用式(2)更新全局信息素;7)循环一次，N=N+1;8)若循环没有结束转到第2步，否则输出最优路径.算法流程图下图2所示.从表1可以看出，在配送规模很小的情况下，三种情况耗时基本上差不多，但是随着配送规模的变大，车辆越多耗时越小，反之相反.现实生活中当配送规模很大的情况，此模型能够很好的融入现实生活解决现实问题.4.1.1 多车辆运行.以30车辆数据为例：仓库位置：(264，357).配送点位置：(174，219)(136，319)(156，458)(252，501)(364，488)(422，391)(375，305)(221，308)(212，380)(298，426)(319，382)(302，252)(384，250)(455，334)(429，527)(398，554)(350，557)(279，472)(226，448)(195，525)(128，531)(101，448)(126，398)(171，286)(116，260)(85，329)(238，245)(289，319)(340，223)(302，187)(210，204)车辆1配送长度：1252,车辆1配送路径：0->11->2->22->23->24->12->3->10->9->8->7->19->20->21->1车辆2配送长度：1400,车辆2配送路径：0->13->14->25->27->28->26->15->29->30->16->17->18->6->5->4配送路线图像如图3所示.从图3可以看出，通过聚类算法获取得到的两个类在位置区域上面有个明显的位置差别，2辆车同时从仓库出发，按照各自的路线运行，红色的代表车辆1运行路线，黄色的路线代表车辆2运行路线.2辆车按照各自的运行路线返回到仓库.4.1.2 多车辆堵塞运行.仓库位置：(244，338).配送点位置：(233，211)(162，241)(124，322)(125，375)(158，418)(271，455)(323，458)(406，423)(419，353)(387，278)(217，288)(195，320)(196，360)(215，395)(269，406)(318，394)(334，373)(358，315)(329，257)(303，253)(276，294)(285，337)(377，197)(408，220)(430，275)(442，315)(474，385)(464，420)(422，501)(370，460)(372，386)(435，404)(438，475)(488，513)(449，561)(385，558)(339，488)(289，511)(337，546)(270，568)(232，518)(220，463)(193，446)(174，489)(193，560)(161，545)(118，530)(111，494)(125，444)(118，405)(75，379) (79，307) (94，274) (114，224)(138，191)(127，265)(155，311)(151，358)(209，254)(185，194)(251，163)(274，169)(278，221)(327，180)(332，148)(410，151)(445，183)(463，263)(479，319)(499，395)未堵塞情况：车辆1配送长度：1700,车辆1配送路径：0->22->18->10->25->68->24->67->66->23->64->65->62->61->60->55->54->2->56->53->52->57->3->51->50->4->58->13->12->11->59->1->63->20->19->21车辆2配送长度：1800,车辆2配送路径：0->16->17->31->9->26->69->27->70->28->32->8->30->29->33->34->35->36->39->37->7->38->40->41->45->46->47->48->49->5->43->44->42->6->15->14随机堵塞几条路径情况：30到29堵塞、54到2堵塞、23到64堵塞、43到44堵塞17车辆1配送长度：1766,车辆1配送路径：0->22->18->10->25->68->24->67->66->23->65->64->62->61->1->63->20->19->21->11->59->2->60->55->54->56->53->52->51->50->4->58->3->57->12->13车辆2配送长度：1846,车辆2配送路径：0->16->17->31->8->32->9->26->69->27->70->28->33->29->34->35->36->39->30->7->37->38->40->41->44->45->46->47->48->49->5->43->42->6->15->14配送效果图如5.6所示.从图4可以看出，车辆1开始按照红色路线运行，当堵塞之后，得到系统更新的路线就按照蓝色的路线配送未走过的路线.车辆2和车辆1一样，先按照黄色的路线运行，堵塞的时候停止运行，更新路线之后从当前位置按照绿色的路径运行.对于时间最优情况和本情况类似，不做介绍.4.2.1 多车辆运行.以30车辆为例：仓库位置：(285，356).配送点位置：(230，253)(173，302)(160，395)(190，471)(256，512)(332，510)(414，454)(422，376)(380，302)(297，295)(235，332)(227，382)(256，426)(293，434)(325，408)(332，381)(348，287)(370，246)(401，245)(480，323)(495，460)(480，528)(381，582)(260，584)(204，556)(162，517)(130，459)(109，365)(118，282)(190，191)(261，180)(290，232)(351，181)(300，136)(193，139)(143，179)(155，256)(97，220) (74，275) ( 65，379)(88，459)车辆1运行时间：1119,车辆1运行路线：0->10->32->1->2->37->29->39->38->36->30->35->31->34->33->18->19->9->17车辆2运行时间：1636,车辆2运行路线：0->11->12->3->28->40->41->27->4->26->25->24->5->6->23->22->21->7->20->8->16->15->14->13运行效果如图5所示.4.2.2 多车辆堵塞运行.仓库位置：(255，340).配送点位置：(192，220)(147，282)(137，360)(163，412)(250，462)(385，447)(413，395)(372，322)(296，292)(220，299)(205，345)(243，403)(286，412)(318，403)(335，289)(389，248)(431，269)(475，358)(477，453)(443，519)(401，550)(330，551)(206，532)(167，504)(101，434)(80，355) (100，258)(125，194)(208，161)(268，192)(250，239)(352，185)(328，132)(291，124)(331，216)(439，155)(469，171)(502，219)(502，285)(436，334)(370，360)(317，340)(355，451)(309，480)(273，529)(176，461)(132，527)(207，582)(430，591)(481，566)(508，417)(472，411)(423，459)(368，499)(354，560)(341，599)(282，593)(103，313)(62，312)(55，370)(78，453) (91，523) (107，498)堵塞前情况：车辆1运行时间：470.车辆1运行路线如下：0->11->3->4->25->61->60->26->59->58->2->27->28->29->1->10车辆2运行时间：663. 车辆2运行路线如下：0->42->15->8->41->7->52->51->18->40->39->38->37->36->17->16->35->32->33->34->30->31->9车辆3运行时间：742,车辆3运行路线：0->13->14->44->54->43->6->53->19->20->50->49->21->55->22->56->57->45->48->23->24->47->62->63->46->5->12随机堵塞路线：44到 54 堵塞、58 到 2 堵塞、35 到 32 堵塞车辆1运行时间：478.车辆1运行路线如下：0->11->3->4->25->61->60->26->59->58->27->28->29->1->2->10车辆2运行时间：679. 车辆2运行路线如下：0->42->15->8->41->7->52->51->18->40->39->38->37->36->17->16->32->35->33->34->30->31->9车辆3运行时间：748. 车辆3运行路线如下：0->13->14->44->43->6->53->19->20->50->49->21->54->22->55->56->57->45->48->23->24->47->62->63->46->5->12本文对大规模配送点多车辆的问题进行研究，但没有对蚁群大小、启发信息和挥发因子进行研究，只是将前人经验借鉴直接使用，对于这些参数只有进行理论性的探索加上实际的测试才能得到比较准确的结果.其次本文使用的是最大最小蚁群算法，没有对其进行改进优化，还有很多地方有待提高.【相关文献】[1]Alberto Colony,Marco Dorigo.Vittorio Maniezzo.Distributed Optimization by Ant Colonies[C]//Elsevier:European conference on artificiaI Life,France,1991:134-142.[2]Marco Dorigo,Gianni Di Caro.Ant Algorithms for Discrete Optimization[J].Artificial Life,199 9,5(3):137-172.[3]MarcoDorigo.Ant colonies for the traveling salesman problem [J].Bio systems,1997,43:73-81.[4] Zhuang Hua-liang,Low Kay-soon, You Wei-Yun. 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基于混合蚁群算法解决车辆路径问题研究潘永华[摘要]物流配送在物流各项成本中占了很高的比例。

车辆路径的合理规划对物流配送服务水平、成本和效益影响很大。

因此，车辆路径问题是物流配送优化中关键的一环，是提高物流经济效益、实现物流科学化所必不可少的，也是管理科学的一个重要研究课题。

而采用智能算法为物流路线的定制提供参考，是物流配送领域一个重要的研究课题。

本文主要讨论使用智能算法解决单车场带容量限制的车辆路径问题(CVRP)。

首先对现有车辆优化调度问题归类分析，并建立出CVRP问题的数学模型，然后对使用传统智能算法解决车辆路径问题的基本思想、性能、适用性进行了分析,在此基础上提出了采用蚁群算法和遗传算法相结合的混合算法来求解物流配送车辆优化调度问题。

在对基础蚁群算法中的选择操作、邻域结构操作进行改进后,提出了一种使用遗传算法优化蚁群算法信息素矩阵的方法，并设计蚁群算法和遗传算法的结合点。

应用C#语言编程进行实例计算,结果表明改进的蚁群算法明显增强了群体演化的质量,提高了算法的收敛速度,与传统蚁群算法相比,混合蚁群算法的优化能力、收敛速度、可靠性均有一定的提高。

[关键字]车辆路径问题；遗传算法；蚁群算法；Abstract：Logistics, accounting for a high proportion of the cost of the logistics. Reasonable distribution vehicle routing and logistics services, costs and benefits a great impact. Intelligent algorithm to provide a reference for the customization of logistics routes, is an important research topic in the field of logistics and distribution. The vehicle routing problem is a key part of the logistics optimization, is to improve the economic efficiency of logistics, the essential logistics scientific, management science is an important research topic. This paper focuses on the velodrome limit-loaded vehicle routing problem. Optimization of existing vehicles scheduling problems are classified and analyzed, and then the vehicle routing problem with the basic idea of the traditional intelligent algorithms, performance, applicability analysis, ant colony algorithm and genetic algorithm based on a combination of hybrid algorithm to solve the logistic distribution vehicle scheduling problem. The neighborhood structure operating in the operation of choice in the ant colony algorithm, improved on the basis of, using genetic algorithm to optimize the pheromone matrix of the ant colony algorithm and design point of integration of the ant colony algorithm and genetic algorithm. C # programming language used in the calculation, the results show that the improved ant colony algorithm significantly enhanced the quality of the evolution of collective, improve the speed of convergence of the algorithm, compared with the traditional ant colony algorithm optimization capabilities of the hybrid ant colony algorithm, the convergence speed, reliable resistance were improved to some extent.Keyword：Vehicle Routing Problem；Genetic Algorithm；Ant Colony Optimization；目录基于混合蚁群算法解决车辆路径问题研究 (1)1 引言 (1)1.1 课题研究意义 (1)1.2 主要工作 (2)2、车辆路径问题 (2)2.1车辆路径问题概述 (2)2.2 CVRP问题的数学模型 (3)2.3 VRP问题求解方式 (4)2.3.1求解方法演进 (4)2.3.2启发式算法求解VRP问题 (4)2.3.3混合算法解决VRP问题 (5)3、蚁群优化算法 (6)3.1蚁群算法概述 (6)3.2基础蚁群算法解决VRP问题 (7)3.2.1路径转移概率 (7)3.2.2轮盘赌方式的路径选择 (7)3.2.3信息素更新 (8)3.2.4局部优化 (9)3.2.5基本蚁群算法解决VRP问题流程 (9)4、混合蚁群算法求解CVRP问题 (12)4.1遗传算法概述 (12)4.2遗传算法和蚁群算法的融合策略 (13)4.3遗传算子策略 (14)4.3.1种群的选择方式 (14)4.3.3适应度转换 (15)4.3.3遗传算子的交叉方式 (15)4.4遗传算法所求得解的信息素更新方式 (16)4.5停滞判断 (16)4.6遗传算法策略 (17)4.7算法步骤 (17)4.8实验结果 (18)5结论 (21)参考文献 (22)1 引言1.1 课题研究意义车辆路径问题( Vehicle Routing Problem，VRP) 是物流管理研究中的一项重要内容。

第38卷　第6期大庆师范学院学报Vol.38　No.6 2018年11月JOURNAL OF DAQING NORMAL UNIVERSITY November,2018DOI10.13356/ki.jdnu.2095-0063.2018.06.018蚁群算法在车辆路径智能优化问题中的应用研究涂晓彬(闽南理工学院信息管理学院,福建石狮362700)摘　要:对蚁群算法在车辆路径智能优化的问题进行研究,车辆路径智能优化的主要应用是物流配送,通过分析物流配送中车辆路径优化问题和蚁群算法的基本原理,设计了基于蚁群算法的车辆路径智能优化方案,建立车辆路径智能优化模型,在此基础上设计了蚁群算法在车辆路径智能优化中的应用步骤㊂蚁群算法应用在车辆路径的智能优化中能够提高路径优化的效率㊂关键词:蚁群算法;车辆路径;智能优化;物流配送作者简介:涂晓彬(1990-),男,福建漳州人,助教,从事计算机技术和软件开发方向研究㊂中图分类号:TP18　文献标识码:A　文章编号:2095-0063(2018)06-0072-04　收稿日期:2018-03-050　引　言车辆路径智能优化的主要应用场景是物流配送㊂随着物联网和万物互联网发展,物流行业已经成为国民经济的主要组成部分㊂现在物流已经不是简单运输货品,而是物联网㊁智能交通及移动关联等技术融合㊂随着电子商务蓬勃发展,各种各样的电子商务行业发展迅猛,例如阿里巴巴㊁淘宝㊁唯品会等㊂二十一世纪的今天,电子商务将成为人类社会的核心产业㊂物流作为对客户服务的关键步骤,其关键地位不容忽视㊂目前,我国的物流配送效率不高,车辆资源利用率低㊂随着经济发展,物流配送的规模不断扩大,又加之交通状况比较复杂,车辆配送的线路不够合理,各线路车辆的配送任务不均衡,严重影响物流的效率㊂因此,合理规划车辆路径能够降低物流配送的成本,提高效率[1]㊂车辆路径优化问题解决方法很多,例如扫描法㊁遗传算法㊁旅行商法及动态规划法等㊂这些算法能够在一定程度上解决车辆的路径优化问题,但同时也存在一些问题,如扫描法中存在的非渐进优化,遗传算法的局部搜索能力不强等㊂如何针对路径优化问题建立算法复杂度低㊁效率高的算法是目前需要解决的关键问题[2]㊂1　车辆路径优化车辆路径优化(Vehicle Routing Problem,VRP)在1959年第一次被Dantzig等提出,当时提出是为了解决加油站油品配送问题,通过建立数学模型来求解[3]㊂1964年Clark等将Dantzig等的算法进行改进,提出启发式贪心算法[4]㊂到目前为止,关于车辆路径优化问题研究仍然是学术界和工业界研究的热点问题㊂路径优化问题被广泛应用在物流配送㊁航空以及铁路时间表安排和公共汽车路线规划等领域㊂车辆路径优化是指货品配送中心根据客户需要向客户提供货物,在提供货物的过程中由多个车辆负责货物运输,因此需要车辆选择合适的路线将货品送达客户,而且要达到路程相对较短㊁成本低及时间少等目标㊂在物流配送中通常需要考虑车辆运输能力,带容量有数车辆路径优化问题被提出㊂物流配27送中车辆运输能力是有限的,每个客户智能选择访问其中的一个车辆,因此,车辆路径优化时需要在考虑车辆承载能力的基础上寻找最佳路径㊂在路径优化中需要考虑的另外一个因素是配送时间限制,这类路径优化问题称为时间窗限制的路径优化问题㊂时间窗分为软㊁硬两种时间窗㊂硬时间窗是指超过客户的时间上限就不能再进行配送,早于客户的服务时间,车辆需要等待㊂软时间窗是指不在时间窗范围内进行配送就进行处罚㊂2　蚁群算法蚁群算法是1991年意大利的Dorigo等提出的智能优化算法[5]㊂此算法受启发于蚂蚁觅食行为,由蚁群参数初始化㊁蚂蚁状态转移规则及信息更新规则等构成㊂蚁群算法在复杂组合优化问题上展现了优秀性能㊂目前,主要应用在TSP(Travelling Salesman Problem)问题求解上㊂Bernd Bullnheimer等将蚁群算法应用在车辆的路径优化问题中,提出改进的VPR蚁群算法[6]㊂O. Cordon提出最优-最差蚁群系统㊂蚁群算法是仿生优化算法中的一种,这种算法能够快速求解,鲁棒性强,被广泛应用在旅行㊁作业调度等方面,效果显著㊂在自然界中,蚂蚁是没有视觉的,无法用眼睛来寻找食物,它们依靠的是其它蚂蚁散发在周围的特殊的信息素轨迹来寻找要前进方向㊂同一个蚁群中的蚂蚁感知到信息素的强度,其它蚂蚁会朝着信息素强度大方向前进,在移动过程中加强原来的信息素,因此,后续的蚂蚁选择该路径的可能性就会加大㊂而且在相同时间内,路径越短被选中机会就越大,因此,所有的蚂蚁都会选择路径最短的路径[7]㊂蚁群算法能够找到较短路径,但不一定是最短路径㊂但是对于一些难以获得最优解的问题,蚁群算法得到的接近最优解的方法已经可以满足问题需要[8]㊂蚁群算法的基本步骤如图1所示㊂图1　蚁群算法基本步骤首先进行初始化工作,假设有m只蚂蚁,这m只蚂蚁的位置是随机的,设定信息素的初始值㊂将当前位置添加到禁忌表,然后根据转移概率选择行走方法㊂担当每只蚂蚁周游一周之后,求每条边上的信息素增量,判断周游次数是否满足停机准则㊂3　基于蚁群算法的车辆路径智能优化设计3.1　车辆路径智能优化问题模型建立车辆路径智能优化问题可以用一个完全图来表示,完全图G=(Z,S),Z={0,1,2, ,n}表示完全图的顶点集合,在路径优化中顶点可以指用户㊁配送中心等,用 0”表示车场,S={(i,j)| i,j∈Z}表示弧或者边的集合,d i(i=1,2, ,n)表示各点需求,各顶点权值用d ij(可表示路径优化中的距离)来表示㊂在路径优化中,求在一定约束条件下满足需求费用最少的车辆路径㊂例如,在物流配送中,配送中心向客户配送货品,选择方案可以是一辆车分两次配送,也可以是两辆车同时配送完成任务,当完成任务时,车辆都是回到配送中心㊂在车辆路径优化问题中,假设只有一个配送中心,车辆都是从配送中心出发,完成任务返回配送中心㊂客户节点需求已知,且不超过一辆车运载能力,车辆承载能力相同㊂配送中心的车辆能够配送到所有的目的地,每个客户只能由一辆车服务一次,每辆车服务路线只有一条㊂对于完全图G=(Z,S)中的边(i,j),i≠j,设权重值为w ij,且值为大于等于0,此值表示客户之间或配送中心与客户之间费用,费用包括时间和距离等㊂所有费用构成车辆路径问题的费用矩阵w={w ij},通常w ij=d ij,C表示车辆的容量,d i表示客户所在节点i的需求量,t i为车辆在节点i 的服务时间,n为车辆的数量,R={1=1,2,...,n}表示车辆集㊂R i={0,i1,i2,i n,0},i1,i2,i n∈37Z ,i ∈R ㊂定义变量x ijh =1,车辆h 由i 行驶至j 0,{否则,y ih =1,i 的需求由h 完成0,{否则,数学模型如下:目标函数即车辆的费用为min O =∑i ∑j ∑h w ij x ijh ,∑n +1i =0q i y ih ⩽C ,h =1,2, n +1为车辆的载重,∑ni =0y ih =1,i =1,2, n +1n ,i ={0是为了保证每个客户需求只有一个车辆能够满足㊂3.2　蚁群算法在车辆路径智能优化中的步骤蚁群算法在车辆路径智能优化中应用中,是用人思想代替蚂蚁来寻找客户,如果在客户服务中,超过车辆载重,或者服务距离超过车辆能够行驶最大距离,这时需要车辆返回配送中心,可以进行下一个配送服务,直到满足一个客户服务为止㊂至此,蚁群算法完成一次循环㊂经过上述过程,系统中每一个蚂蚁得到消息,对信息素进行计算和更新,重复以上循环,大部分蚂蚁将找到相同最短路径,完成了车辆路径优化中最优路径的求解㊂蚁群算法在车辆路径智能优化中的步骤为:(1)初始化参数,读取有需求客户的信息数据,产生全局最初解;(2)设置n 个人工蚂蚁在配送中心,初始时间和迭代次数为零,建立蚁群禁忌表;(3)查找各蚂蚁未到达过的节点,根据转移概率公式计算人工蚂蚁的下一个客户服务点;(4)计算两个服务点货运总量,如果货运总量大于车辆最大承载量,进入下一步,否则将这个节点作为可行点,转移到步骤(6);(5)计算客户等待时间,符合时间窗要求,将该点加入禁忌表,计算两点之间的费用㊂否则将该点加入可行点,进入下一步;(6)计算车辆数量,判断可行点集合是否为空,为空则进入下一步,否则获取集合中未搜索点,找到时间最短路径的点作为起点,返回到(3);(7)更新信息素增量;(8)搜索路径最短路径及费用,更新信息素;(9)比对所有路径最优解,如本次最优解比全局最优解好,将本次最优解作为全局最优解,更新最优解列表;(10)得到全局最优解和或者迭代次数上限,算法完成,否则,返回第二步重复以上步骤㊂5　结　语车辆路径智能优化的主要应用场景是物流配送中㊂随着经济发展,物流配送规模不断扩大,又加之交通状况比较复杂,合理规划车辆路径能够降低物流配送成本,提高效率㊂笔者针对以上问题研究了蚁群算法在车辆路径智能优化的问题中应用,通过分析物流配送中车辆路径优化问题和蚁群算法的基本原理,设计了基于蚁群算法的车辆路径智能优化方案,建立车辆路径智能优化的数学模型,在此基础上设计了蚁群算法在车辆路径智能优化中的应用步骤㊂蚁群算法在车辆路径的智能优化的应用能够提高路径优化的效率,节约物流成本㊂[参考文献][1]邵赛,毕军,关伟.基于电动汽车的动态需求车辆路径问题[J].吉林大学学报(工学版),2017,47(6):1688-1695.[2]涂海宁,徐星.改进蚁群算法下的物料配送路径优化研究[J].机械设计与制造,2017(8):265-268.[3]DANTZIG G B,RAMSER J H.The truck dispatching problem[J].Management science,1959,6(1):80-91.[4]CLARKE G,WRIGHT J W.Scheduling of vehicles from a central depot to a number of delivery points [J].Operations research,1964,12(4):568-581.[5]DORIGO M,VITTORIO M,Alberto C.The Ant Optimization by a Colony of Cooperating Agents [J ].IEEE Transaction Systems,Man and Cybernetics -Part B,1996,26(l):l-12.47[6]BULLNHEIMER B,HARTL R F,STRAUSS C.A New Rank-based Version of the Ant System:A computational study[J].Central European Journal for Operations Research and Economics,1999,7(1):25-38.[7]闫凯,李爱光,郭健,等.基于时间窗的多车场车辆路径问题研究[J].地理空间信息,2017,15(5):35-38,10.[8]岳苹.基于改进蚁群算法的车辆路径优化问题研究[J].工业控制计算机,2017,30(9):54-55.[责任编辑:崔海瑛] Research and Application of Intelligent Optimizationof Vehicle Routing Based on Ant Colony AlgorithmTU Xiao-Bin(College of Information Management,Minnan University of Science and Technology,Shishi362700,Fujian China)Abstract:This paper studies the application of the ant colony algorithm in intelligent vehicle routing.The main application of the intelligent optimization vehicle routing is in logistics distribution. In this paper,through the analysis of the basic principle of path optimization and ant colony algorithm for vehicle logistics distribution,the intelligent optimization scheme for vehicle routing is designed.The intelligent optimization model of vehicle path is set up.On this basis,the application steps of ant colony algorithm in vehicle routing intelligent optimization are designed.The application of ant colony algorithm in intelligent optimization of vehicle path can improve the efficiency of path optimization.Key words:Ant Colony Algorithm;Vehicle Routing;Intelligent Optimization;Logistics Distribu⁃tion57。