基于最大最小蚂蚁系统的一种应急物流路径规划方法

基于蚁群算法的紧急物流配送路径优化设计作者：彭银香符英来源：《商场现代化》2009年第28期[摘要] 本文将结合应急物流的配送车辆优化调度问题,根据应急物流配送的突出特点,对应急物流配送车辆调度路线优化进行探讨,建立了应急物流配送车辆调度模型,用蚁群算法对车辆的配送路径进行优化。

一、引言近些年无论是自然灾害还是各种事故灾害,公共灾害等各类突发事件爆发频繁,而且规模都很大。

突发性重大自然灾害和公共卫生事件造成巨大的人员伤亡和财产损失,必然需要大量的应急物资,以解决伤者救助、卫生防疫、恢复生产等,否则受灾面积、人员、损失将会扩大。

因此选择距离最短、费用最少和时间最快的配送路径显得格外重要。

目前国内关于物流调度方面作了一些研究,但是关于应急物流配送车辆调度问题研究还很少。

鉴于物流调度的研究方法,其中有传统的方法,比如,数学规划,分支定界法等。

不过这些方法只能基于某些简化的假设因而不能适应实际的需要.智能调度方法,如专家系统、神经网络和遗传算法在使用中尽管有优点,但也有明显的缺点。

根据以上问题,本文将结合应急物流的配送车辆优化调度问题,根据应急物流配送的突出特点,对应急物流配送车辆调度路线优化进行探讨,建立了应急物流配送车辆调度模型,用蚁群算法对车辆的配送路径进行优化。

二、问题描述物流配送路径优化是指对一系列装货点(或卸货点),组织适当的行车线路,使车辆有序地通过它们,在满足一定的约束条件(如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制等)下,达到一定的目标,使总代价最小(如路程最短、费用最少、时间尽量少、使用车辆尽量少等),并且同时满足以下条件及假设:各个需求点的位置和需求量为已知,寻找一个优秀的配送方案,使得总代价最小。

1.约束条件(1)所有节点之间都有路线相通。

(2)各救灾点与各受灾地点、各受灾地点之间的运输距离作为已知量。

(3)每个受灾地点对救灾物资的需求是必须在规定时间送到。

基于蚁群算法的物流优化策略随着物流行业的迅速发展和物流需求的不断增加，如何优化物流运输成本、提高物流运输效率成为了物流行业和相关企业关注的重要问题。

而基于蚁群算法的物流优化策略，成为了一种很好的解决方案。

本文将针对基于蚁群算法的物流优化策略进行详细介绍。

一、蚁群算法的简介蚁群算法是由比利时学者马可·多雷内（Marco Dorigo）于1992年提出的一种模拟蚂蚁寻找食物的行为而开发出来的一种群体智能算法。

在现实中，蚂蚁寻找食物时会释放一种信息素，其他蚂蚁通过感知该信息素，并且在寻找食物的过程中优先选择信息素浓度更高的路径，从而形成了一种群体智能的行为。

蚁群算法就是模拟这一过程，通过多个“蚂蚁”在搜索空间中的轨迹上释放信息素并感知其他蚂蚁释放的信息素，最终实现了在复杂问题中的全局最优搜索。

蚁群算法最初是用于解决组合优化问题的，它的主要特点是具有较好的鲁棒性、并行性和自适应性。

在物流领域，由于其良好的搜索性能和并行性，蚁群算法被引入到物流优化中，可以用于解决物流路径规划、车辆调度、货物配送等问题，提高物流运输效率和降低物流成本。

下面我们将详细介绍基于蚁群算法的物流优化策略的应用。

二、基于蚁群算法的物流路径规划物流路径规划是指在物流配送中确定各个配送点之间的最优路径，使得物流分担最小、运输成本最低、配送效率最高。

而传统的路径规划方法可能会出现因为规模较大、实时性要求高等问题而无法满足实际需求。

基于蚁群算法的物流路径规划可以很好地解决这一问题。

蚁群算法在路径规划中的作用是模拟蚂蚁在寻找食物的过程中释放信息素、感知信息素并最终形成最优路径的过程。

在物流路径规划中，每个“蚂蚁”都代表一个配送车辆，它们在不同的配送点之间搜索最优路径，并释放信息素。

其他“蚂蚁”在寻找最优路径的过程中会感知信息素的浓度，并选择信息素浓度更高的路径。

通过多轮迭代搜索和信息素更新，最终可以得到最优的物流路径规划方案。

基于蚁群算法的物流路径规划可以充分考虑到多个配送点之间的距离、交通状况、货物重量等多个因素，找到最优的配送路径。

基于蚁群算法的物流配送路径规划方法在现代物流中，物流配送路径规划是一个非常重要的问题。

随着网络购物的兴起，物流配送变得越来越复杂，如何优化配送路径是一个挑战。

蚁群算法是一种启发式算法，可以用来解决这个问题。

蚁群算法是模拟蚂蚁觅食路径的算法，它可以用来解决优化问题。

蚂蚁觅食时会释放一种信息素，其他蚂蚁会按照信息素的浓度选择前进方向。

在蚁群算法中，蚂蚁的行为被模拟成一组搜索路径的行为。

蚂蚁在搜索过程中会释放信息素，而其他蚂蚁会按照信息素的浓度选择前进方向。

通过不断的迭代，信息素会不断积累在最优路径上，其它蚂蚁也会更加倾向于选择最优路径。

这样，最终就能找到问题的最优解。

在物流配送中，我们可以把物流网络抽象成一个图，每个节点代表一个配送站点，每条边代表两个站点之间的配送路径。

我们可以通过蚁群算法来找到最优的配送路径。

首先，我们需要将每个站点看成一个节点，并记录它们之间的距离信息（即两个站点之间的配送距离）。

然后，我们需要确定一个合适的起点和终点，这样就可以根据这个起点和终点建立一颗搜索树。

每个节点都可以选择向下扩展到哪个节点，即向哪台车或者哪个配送站点配送。

每个节点都有一个信息素值，这个值可以根据节点所在路径的优异程度进行更新。

之后我们可以按照信息素浓度的大小来选择下一步的路径。

当所有的蚂蚁搜索完毕之后，我们可以更新所有节点的信息素。

这个过程会不断地迭代，直到找到一条最优路径。

蚁群算法有几个参数需要注意。

第一个参数是α，它的值决定了信息素挥发速度的大小。

当α=0时，信息素不会挥发，而当α=1时，信息素会立即挥发掉。

第二个参数是β，它的值决定了信息素浓度和距离的影响权重。

当β=0时，信息素浓度不会影响蚂蚁选择路径，而当β=∞时，只会根据最短路径来选择。

第三个参数是Q，它的值决定了信息素的量级大小。

当Q的值越大，信息素的影响力就越大。

在实际应用中，使用蚁群算法进行物流配送路径规划是非常有效的。

蚁群算法会通过不断迭代找到最优路径，这对物流配送效率提升有很大帮助。

基于改进蚁群算法的现代物流运输最优路径规划方法
曾莎莉
【期刊名称】《中国管理信息化》
【年(卷),期】2022(25)10
【摘要】针对传统方法在物流运输最优路径规划中所规划的路径运输时间比较长
的问题,文章提出基于改进蚁群算法的现代物流运输最优路径规划方法。

具体做法
是在现代物流运输模型中确定井场货物运输路径的冲突点,通过确定运输道路长度、运输时间、运输路径路况等运输逻辑属性,对井场货物运输路径规划问题进行描述,
在此基础上利用改进蚁群算法确定现代物流运输路径,并以时间、成本及路况作为
约束条件对路径进行约束,选出时间最短、成本最低、路况最好的路径作为现代物
流运输最优路径,以此完成基于改进蚁群算法的现代物流运输最优路径规划。

实验
证明,按照设计方法规划的路径运输时间短于传统方法。

【总页数】3页(P186-188)
【作者】曾莎莉
【作者单位】中国石油集团川庆钻探工程有限公司重庆运输总公司
【正文语种】中文
【中图分类】F259.22
【相关文献】
1.基于改进蚁群算法的自动导引运输车全局路径规划方法研究
2.基于改进蚁群算法的时间最优路径规划研究
3.基于改进蚁群算法的移动机器人最优路径规划
4.基于
改进蚁群算法的物流运输最优路径优化模型构建5.基于改进蚁群算法的交通网络最优路径规划方法
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基于蚁群算法的应急物资运输路径优化杨菊花;朱昌锋;田志强【摘要】由于各种自然灾害和公共卫生事件频发,世界各国加大了对应急物资的采购、存储和调运方案的研究,旨在建立高效的救援物流系统.结合以往文献中有关应急状态下物资运输的模型和非常规物流中车辆运输的特殊性,运用多式联运和路网的脆弱性理论,建立应急物资全程调拨时运输方式和路径选择问题的综合模型,设计改进的蚁群算法,结合算例说明当运输路径及其流量发生改变时应急物资运输路径的变化情况.%Because of frequent occurrence of natural disasters and public health events, study on the purchasing, storage and allocation plan for emergency materials was enforced all over the world, which aims at establishing high efficient rescue logistic system. Referring to material transportation models in emergent state and the specialty of vehicle transportation in irregular logistics which were proposed in many papers, multimodal transportation theory and network vulnerability theory were applied to establish compositive model of transport mode and path selection for the whole course allocation of emergency materials. The modified ant colony algorithm was designed which combines with an example to explain the change conditions according to the change of transport path and its flow.【期刊名称】《铁道科学与工程学报》【年(卷),期】2012(009)006【总页数】5页(P90-94)【关键词】应急物资;运输路径;多式联运;路网脆弱性;蚁群算法【作者】杨菊花;朱昌锋;田志强【作者单位】兰州交通大学交通运输学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学交通运输学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学交通运输学院,甘肃兰州730070【正文语种】中文【中图分类】U116.2地震、火灾、流行性传染病等突发事件的频发，给人民群众生命财产和社会安全造成极大的危害。

第１３卷㊀第１１期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．１１㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年１１月㊀Ｎｏｖ．２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）１１－００８８－０７中图分类号：ＴＰ１８文献标志码：Ａ基于改进蚁群算法的农村运输路径规划黄二强，代永强，刘㊀欢（甘肃农业大学信息科学技术学院，兰州７３００００）摘㊀要：随着中国的经济发展，农村的农产品收购和运输越来越重要，如何科学合理地规划运输农产品的路线，是商贸企业亟需解决的一大问题㊂企业收购商收购农产品时，运输车辆需要规划好到各农村收购农产品的最优路径，用最少的运输成本和时间成本完成收购工作㊂本文中通过改进的蚁群算法为商贸企业规划运输路径㊂首先，简要介绍了原始的蚁群算法㊁退火算法㊁蜜獾算法；其次，对模型构建及求解做了详细分析；最后，结合实际给出到甘肃省部分农村运输路径规划的一些安排，为今后农产品的运输给出一些运输路径规划方案以供参考，对现实的运输路径规划也有一定的实际意义㊂关键词：运输路径；蚁群算法；退火算法；蜜獾算法；最优路径ＲｕｒａｌｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｒｏｕｔｅｐｌａｎｎｉｎｇｂａｓｅｄｏｎａｎｔｃｏｌｏｎｙａｌｇｏｒｉｔｈｍＨＵＡＮＧＥｒｑｉａｎｇ，ＤＡＩＹｏｎｇｑｉａｎｇ，ＬＩＵＨｕａｎ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＧａｎｓｕＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＷｉｔｈｔｈｅｅｃｏｎｏｍｉｃｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎＣｈｉｎａ，ｔｈｅｐｕｒｃｈａｓｅａｎｄｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｏｆａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｐｒｏｄｕｃｔｓｉｎｒｕｒａｌａｒｅａｓａｒｅｂｅｃｏｍｉｎｇｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｉｍｐｏｒｔａｎｔ．Ｈｏｗｔｏｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｌｌｙａｎｄｒｅａｓｏｎａｂｌｙｐｌａｎｔｈｅｒｏｕｔｅｏｆｔｒａｎｓｐｏｒｔｉｎｇａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｐｒｏｄｕｃｔｓｉｓａｍａｊｏｒｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓｎｅｅｄｔｏｓｏｌｖｅｕｒｇｅｎｔｌｙ．Ｗｈｅｎａｎｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｐｕｒｃｈａｓｅｒｐｕｒｃｈａｓｅｓａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｐｒｏｄｕｃｔｓ，ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｖｅｈｉｃｌｅｓｎｅｅｄｔｏｐｌａｎｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｐａｔｈｔｏｅａｃｈｒｕｒａｌａｒｅａｔｏｐｕｒｃｈａｓｅａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｐｒｏｄｕｃｔｓ，ａｎｄｃｏｍｐｌｅｔｅｔｈｅｐｕｒｃｈａｓｅｗｉｔｈｔｈｅｌｅａｓｔｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｃｏｓｔａｎｄｔｉｍｅｃｏｓｔ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｎｔｃｏｌｏｎｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｕｓｅｄｔｏｐｌａｎｔｈｅｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｐａｔｈｆｏｒｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌａｎｔｃｏｌｏｎｙａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｎｅａｌｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｈｏｎｅｙｂａｄｇｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｂｒｉｅｆｌｙ；Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅｍｏｄｅｌｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｎｄｓｏｌｕｔｉｏｎａｒｅａｎａｌｙｚｅｄｉｎｄｅｔａｉｌ；Ｆｉｎａｌｌｙ，ｓｏｍｅａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔｓｆｏｒｔｈｅｐｌａｎｎｉｎｇｏｆｓｏｍｅｒｕｒａｌｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｒｏｕｔｅｓｉｎＧａｎｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅａｒｅｇｉｖｅｎｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｃｔｕａｌｓｉｔｕａｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｐｒｏｖｉｄｅｓｓｏｍｅｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｒｏｕｔｅｐｌａｎｎｉｎｇｓｃｈｅｍｅｓｆｏｒｔｈｅｆｕｔｕｒｅｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｏｆａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｐｒｏｄｕｃｔｓｆｏｒｒｅｆｅｒｅｎｃｅ，ａｎｄａｌｓｏｈａｓｓｏｍｅｐｒａｃｔｉｃａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｆｏｒｔｈｅａｃｔｕａｌｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｒｏｕｔｅｐｌａｎｎｉｎｇ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｒｏｕｔｅ；ａｎｔｃｏｌｏｎｙ；ａｎｎｅａｌｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｈｏｎｅｙｂａｄｇｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｏｐｔｉｍａｌｐａｔｈ基金项目：甘肃农业大学青年导师基金（ＧＡＵ－ＱＤＦＣ－２０１９－０２）；甘肃省高等学校创新基金（２０２２Ｂ－１０７，２０１９Ａ－０５６）；甘肃省自然科学基金（２０ＪＲ１０ＲＡ５１０，１５０６ＲＪＺＡ００７）㊂作者简介：黄二强（１９８９－），男，硕士研究生，主要研究方向：智能算法；刘㊀欢（１９９０－），男，博士研究生，讲师，主要研究方向：演化计算及其应用㊁农业物联网㊂通讯作者：代永强（１９８１－），男，博士，副教授，主要研究方向：计算智能及其工程应用㊁信息智能处理㊂Ｅｍａｉｌ：ｄｙｑ＠ｇｓａｕ．ｅｄｕ．ｃｎ收稿日期：２０２２－１１－１６０㊀引㊀言随着国家对环境保护的重视，农业得到了飞速发展，农产品的产量也有了全面提升，需要良好的交通运输路径来激活农村经济㊂因为国内地形地貌复杂多样，各地的农村之间相距较远㊁且农产品种类和产量也不相同，所以就需要规划运输路径的软件，来帮助规划路径，车辆运输路线规划已经变得越来越重要㊂相对于常规的路径规划算法，首先，本文中的算法弥补了在运输的整个环节中花费在农村收购点等待农产品的时间，因为地理原因，收购商到达农村收购点后，因为不同地区的果园或农田距生活区较远，有的地势陡峭㊁有的地质松散㊁比较危险，农民也会在不同的时间去采摘农产品，造成收购商额外花费的时间不同㊂而常规的路径规划算法中只注重车辆调度花费的时间㊂其次，本文中改进的蚁群算法融合退火算法后，提高了蚁群算法跳出局部最优的能力和收敛速度㊂再次，通过融合蜜獾算法，在计算２个收购点之间的距离时，本文考虑到农村地形影响因素，引入蜜獾算法在挖掘阶段的心形模型来计算两点间的距离，此模型更适合计算农村收购点之间的距离，其距离与实际路程更接近㊂而常规算法是计算连点间直线距离，在计算山区中２个农村之间的距离时，计算的直线距离与实际路程比本文中的要差㊂本文选择甘肃省若干个村镇进行路径规划，利用改进的蚁群算法帮助收购商寻找一条最佳的运输路径㊂运输路径规划问题可归于ＴＳＰ［１］（ｔｒａｖｅｌｉｎｇｓａｌｅｓｍａｎｐｒｏｂｌｅｍ）问题，在解决ＴＳＰ问题上，可用精确算法［２］或启发式搜索算法［３］，如分层递进的改进聚类蚁群算法［４］或者人工智能算法，如模拟退火算法［５］㊁蚁群算法［６］㊁禁忌搜索算法［７］㊁鸡群算法［８］㊁粒子群算法［９］㊁蜂群算法［１０］㊁麻雀搜索算法［１１］以及遗传算法［１２］等㊂在本文中用改进的蚁群算法来规划车辆运输路径㊂基于原始蚁群算法中跳出局部最优的能力低［１３］㊁收敛速度慢［１４］㊁优化效率低［１５］的问题，改进的算法中，首先增加蚂蚁体重突变的因素，可以提高蚁群的多样性，从而提高蚁群算法跳出局部最优的能力㊂在蚂蚁体重突变的过程中，通过结合退火算法的概率计算方法来得到当前运动蚂蚁的体重；其次，增加目标地点的时间权重参数，可通过设置目标点的时间权重值更快㊁更准确地找出下一个地点，提高了蚁群算法的收敛速度㊂实验结果表明，改进的蚁群算法有更好的寻优能力㊂１㊀蚁群算法蚁群算法是Ｄｏｒｉｇｏ等学者［１６］在二十世纪九十年代提出的一种新型的模拟进化算法［１７］㊂通过研究发现蚂蚁之间传递信息是通过一种称为信息素的物质，当蚂蚁在寻找食物时通过这种物质进行信息交互的㊂蚂蚁在觅食的过程中会在经过的路径上留下信息素，并且蚂蚁也能够感受到信息素，蚂蚁会通过判断信息素来指导自己运动的方向：若无信息素则按照随机性前进，若有信息素㊁则根据信息素的强度来确定自己的运动方向㊂蚂蚁会选择信息素㊁浓度高的方向运动㊂由于大量蚂蚁组成的蚁群集体行为表现出一种信息正反馈现象，在某一路径上走过的蚂蚁越多，则后来者选择该路径的概率就越大㊂蚁群算法相对于其他的一些算法很有优势，文献［１８］中利用Ｍａｔｌａｂ对蚁群算法和遗传算法对ＴＳＰ的求解进行了研究对比，研究发现，在若干个城市里，无论两地之间距离多远，蚁群算法比遗传算法更优㊂在文献［１９］中设计了一种包含改进ＰＲＭ（ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｒｏａｄｍａｐ）算法和蚁群算法的一种融合算法，可以一次规划出多个目标点的路径，但是所规划出来的路径具有随机性㊂文献［２０］中将蚁群算法和粒子群算法对比，蚁群算法的可靠性和精确度高㊁适应性强㊂在该算法中，将ｍ只蚂蚁随机性地放在了ｎ个城市里，全部的路径（ｉ，ｊ）上信息素的初始值Δτｉｊ（０）＝常数（Ｃ），之后蚂蚁ｋ（１， ，ｍ）在ｔ时刻就按照其转移概率ｐｋｉｊ（ｔ）来选择出下一个节点㊂２㊀模拟退火算法模拟退火算法（ＳｉｍｕｌａｔｅｄＡｎｎｅａｌｉｎｇ，ＳＡ）最早的思想是由Ｎ．Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｓ等学者［２１］于１９５３年提出［２１］㊂１９８３年，Ｋｉｒｋｐａｔｒｉｃｋ［２２］成功地将退火思想引入到组合优化［２３］领域㊂这是基于Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ［２４］迭代求解策略的一种随机寻优算法［２５］㊂王光等学者［２６］提出的算法进行可靠性模型参数求解，具有解的全局性好㊁收敛速度快等优点㊂其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性㊂本质思想为以概率接受新状态：在温度为Ｔ时，设当前状态为ｉ，新状态为ｊ，若Ｅｊ＜Ｅｉ，则接受ｊ为当前状态；否则，若概率ｐ＝ｅ－（Ｅｊ－Ｅｉ）／ＫＴｐ大于［０，１）区间的随机数，则仍接受状态ｊ为当前状态；若不成立，则保留状态ｉ为当前状态㊂ｐ＝ｅ－（Ｅｊ－Ｅｉ）／ＫＴｐ：在高温下，可接受与当前状态能量差较大的新状态；在低温下，只接受与当前状态能量差较小的新状态㊂该式中的Ｋ为玻尔兹曼常量，是热力学的一个基本常量，数值为１．３８０６４９ˑ１０－２３Ｊ／Ｋ㊂３㊀蜜獾算法蜜獾算法（ＨｏｎｅｙＢａｖｄｇｅｒＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＨＢＡ）是２０２２年提出的一种元启发式优化算法㊂该算法的灵感来源于蜜獾的觅食行为，蜜獾会通过挖掘阶段和采蜜阶段寻找食物，还会根据气味强弱接近猎物捕食㊂该算法具有开发能力强㊁收敛速度快等特点，但探索能力有所不足㊂研究发现，蜜獾算法的挖掘阶段的心形模型类似于农村收购点之间的路线形状，故而将蜜獾算法融合到农村收购点路径优化算法中㊂４㊀改进的蚁群算法针对蚁群算法收敛速度慢的问题，先提出对原始蚁群算法［２７］的信息素优化方法，其次讨论了改进的蚁群算法的原理㊂４．１㊀信息素的优化首先，在改进的蚁群算法中对参数信息素重要９８第１１期黄二强，等：基于改进蚁群算法的农村运输路径规划程度α和信息素启发式因子β进行多次实验得到的最优值并将其参数值都设置为最优值２㊂其次，根据蚁群生物学［２８］了解到蚁群中由工蚁㊁兵蚁㊁雄蚁㊁蚁后等组成，其中在工蚁或兵蚁或雄蚁中的蚂蚁的个体大小和体重并不一样，而其中更重的蚂蚁对信息素时的释放量比更轻的蚂蚁释放得更多，由此引入蚂蚁的体重突变因素不仅增加了蚁群的多样性，而且间接地影响了蚂蚁释放信息素的量；在原始蚁群算法中，信息素的释放量是一个常量，而在改进的蚁群算法中将其信息素改为可变的量㊂当一只蚂蚁从ｉ点到ｊ点，若从ｉ点到ｊ点的路径不是最优路径时，由于越来越多的蚂蚁的移动将由信息素来进行导向，那么从（ｉ，ｊ）路径上走过的蚂蚁就越来越多，导致蚁群算法跳出局部最优的能力越差㊂根据下文函数（８）可以看出，可以通过蒙特卡洛准则中的概率公式得到蚂蚁体重突变概率Ｆ，进而可以得到该蚂蚁的体重，因为下一个农村点的时间权重值越大，则该地点需要等待的时间越长，而两地时间权重值的差值越大，则函数（８）得到的概率值Ｆ就越小，再通过下文函数（５）可以看出，Ｆ越小㊁则蚂蚁体重突变的概率越小，进而该蚂蚁释放的信息素就越少，反之则释放的信息素越多，最终提高了蚁群算法跳出局部最优的能力，加快了算法的收敛速度㊂４．２　算法介绍将ｍ只蚂蚁随机性地放在了ｎ个城市里，路径（ｉ，ｊ）上信息素的初始值τｉｊ（０）＝０，蚂蚁ｋ（１ ４８）在ｔ时刻按照其转移概率ｐｋｉｊ（ｔ）来选择出下一个节点㊂通过多次实验测试得出，信息素重要性α的值和启发式因子β的值分别设置为２和２，将蚂蚁的体重突变作为影响启发式因子的因素，蚂蚁的体重越大，且当前路径的距离越短，启发信息越大，则选择此路径的可能性越大；实验测试得出，改进蚁群算法的收敛速度更快㊁得到的解更优㊂由此推得的公式为：ｐｋｉｊ（ｔ）＝ταｉｊ（ｔ）ηβｉｊ（ｔ）ðｍｓɪｎｋταｉｓ（ｔ）ηβｉｓ（ｔ），㊀ｊɪａｌｌｏｗｅｄｋ０，㊀㊀㊀㊀㊀㊀否则ìîíïïïïï（１）其中，ｐｋｉｊ（ｔ）的含义为：第ｋ只蚂蚁在ｔ时刻从城市ｉ到城市ｊ的转移概率，是与此路段（ｉ，ｊ）的长度和此路段的信息素含量的多少有关的概率；ταｉｊ（ｔ）表示边（ｉ，ｊ）在ｔ时刻的信息素浓度；ηβｉｊ（ｔ）表示边（ｉ，ｊ）在ｔ时刻的道路顺畅度；参数α表示信息素相对重要性，设置为２；β表示道路顺畅度，设置为２；ｎｋ＝｛１，１， ，４８｝指的是蚂蚁ｋ在下一步可以选择的地点（不可以选择已经访问过的地点）㊂当经过了时间ｔ后，全部蚂蚁即可到达目的地㊂ηｉｊ（ｔ）表示城市ｉ到城市ｊ的道路顺畅度函数，可由如下公式计算求出：ηｉｊ（ｔ）＝１Ｌｉｊ∗ｓ，ｓɪ［０，１．５］（２）㊀㊀其中，Ｌｉｊ表示通过蜜獾算法的挖掘模式计算得到农村山区路段（ｉ，ｇ，ｊ）的距离，ｓ表示蚂蚁通过体重突变后的体重㊂函数（２）中考虑到山区地形因素，引入了车辆体重因素对道路顺畅度的影响：车体越重的㊁主要考虑路线长短的因素，次要考虑时间长短的因素㊂各个路径所含的信息素更新公式为：τｉｊ（ｔ＋１）＝（１－ρ）τｉｊ（ｔ）＋Δτｉｊ，ρ＝０．６（３）其中，１－ρ表示信息素残留因子，ρɪ（０，１）㊂Δτｉｊ＝ðｍｋ＝１Δτｋｉｊ（４）㊀㊀其中，Δτｉｊ表示在本次所有蚂蚁运动到目的地时，路径（ｉ，ｊ）上蚂蚁的信息素总量；在初始时刻Δτｉｊ（０）＝０，Δτｋｉｊ指的是第ｋ只蚂蚁在此次循环时留在路径（ｉ，ｊ）上的信息素总量㊂此处需用到如下公式：Δτｋｉｊ＝ｑｐＬｋｉｊ，当蚂蚁ｋ在此次运动时经过路径（ｉ，ｊ）０，㊀否则ìîíïïïï（５）首先，从函数（５）中可以看出在信息素释放量的影响因素中添加了车辆重量因素，其车重超出标准越多㊁且路程越长时，路段（ｉ，ｊ）上释放的信息素就越少，选中该路段的概率就越小，反之则概率越大㊂其次，Ｌｋｉｊ是通过蜜獾算法中挖掘阶段的心形模型计算两点之间的路程，通过该模型得到的路程更符合实际情况：ｐ＝ｓｋ－ｗ（６）ｓｋ＝ｗ（Ｆ＋１）（７）Ｆ＝ｅ－（Ｔｉ－Ｔｊ）Ｔａｖｇ（８）㊀㊀在实际情况中考察得知，农村收购点之间需要翻过山丘或者大山，其路程是弧形的㊁与蜜獾算法的挖掘阶段的心形模型类似，在蚂蚁搜寻的初始阶段按照蜜獾算法中的挖掘阶段的模型找到一个随机产生的坐标（ｘｇ，ｙｇ，），可以通过该模型计算２个农村收购点（ｉ，ｊ）之间的实际距离为（ｉ，ｇ，ｊ），算法如下：ｘｇ＝ｓｉｎ（ｘｉ）＋τｉｊˑｘｉ＋Ｆˑｒ０ˑαˑｄｉｊˑ∣ｃｏｓ（２πｒ１）ˑ［１－ｃｏｓ（２πｒ２）］∣（９）０９智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀㊀㊀㊀㊀㊀ｘａｎｇｌｅ＝ｘｇ（１８０／π）（１０）ｙｇ＝ｓｉｎ（ｙｉ）＋τｉｊˑｘｉ＋Ｆˑｒ０ˑαˑｙｉｊˑ∣ｃｏｓ（２πｒ１）ˑ［１－ｃｏｓ（２πｒ２）］∣（１１）㊀㊀㊀㊀㊀ｙａｎｇｌｅ＝ｙｇ（１８０／π）（１２）其中，ｘｇ为模型在经度上的弧度；ｙｇ为模型在纬度上的弧度；α㊁ｒ０㊁ｒ１㊁ｒ２为（０，１）的随机数㊂在此基础上，又推得数学模型公式具体如下：ｘｉｊ＝（ｘｉ－ｘｊ）２（１３）ｙｉｊ＝（ｙｉ－ｙｊ）２（１４）Ｌｉｇ＝（ｘｉ－ｘｇ）２＋（ｙｉ－ｙｇ）２（１５）Ｌｇｊ＝（ｘｇ－ｘｊ）２＋（ｙｇ－ｙｊ）２（１６）Ｌｉｊ＝Ｌｉｇ＋Ｌｇｊ（１７）Ｌｋ总＝ðｍｋ＝１Ｌｉｊ（１８）Ｔｋ总＝ðｍｋ＝１Ｌｋｉｊ２４Ｖｋｉｊ＋Ｑｉｊ（１９）㊀㊀其中，Ｌｋ总指的是第ｋ只蚂蚁经过全程路径的总长度；Ｔｋ总指的是第ｋ只蚂蚁经过全程路径所花费的总时间；Ｖｋｉｊ指的是蚂蚁在路径（ｉ，ｊ）上运动的速度，设置其速度Ｖ＝５０ｋｍ／ｈ；Ｔｉｊ指的是在路径（ｉ，ｊ）上农村ｊ的时间权重值；ｘｉｊ指的是第ｋ只蚂蚁在路径（ｉ，ｊ）上经度上的距离；ｙｉｊ指的是第ｋ只蚂蚁在路径（ｉ，ｊ）上纬度上的距离；Ｌｋｉｊ指的是第ｋ只蚂蚁在路径（ｉ，ｇ，ｊ）三点的距离；ｑ为常数１０００；ｐ指的是蚂蚁的突变体重与蚂蚁标准体重的差；ｓｋ指的是第ｋ只蚂蚁通过体重突变后的体重；ｗ是蚂蚁的标准体重㊂当路径（ｉ，ｊ）上的时间权重越大时，蚂蚁选择此路径的可能性越小㊂Δτｉｊ（ｔ）指的是在本次运动中路径（ｉ，ｊ）上蚂蚁的信息素增量，在初始时刻Δτｉｊ（０）＝０；Δτｋｉｊ（ｔ）指的是第ｋ只蚂蚁在此次循环时留在路径（ｉ，ｊ）上的信息的增量；Ｆ为通过模拟退火算法的概率算法得到的蚂蚁体重的突变概率；Ｔｉ指的是农村ｉ的时间权重值；Ｔｊ指的是农村ｊ的时间权重值；Ｔａｖｇ指的是全部农村点时间权重值的平均值㊂５㊀模型构建及求解５．１㊀选取４８个农村点在甘肃省内选择４８个农村种植区的经纬度作为坐标，通过改进的蚁群算法进行路径规划㊂选取的农村种植区的坐标见表１㊂表１㊀农村坐标表Ｔａｂ．１㊀Ｒｕｒａｌｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ排序地点名称经纬度坐标排序地点名称经纬度坐标排序地点名称经纬度坐标排序地点名称经纬度坐标１平凉．焦庄村１０６．６８，３５．５１１３张掖．高庙村１００．４６，３８．９３２５永靖．永红村１０３．３４，３５．９７３７清水．南峡村１０６．１２，３４．７３２泾川．太平镇１０７．３８，３５．３１１４天祝．东坪乡１０２．８４，３７．２４２６临夏．马集村１０３．２２，３５．６２３８秦安．叶堡村１０５．６９，３４．８９３安西．大坪村９５．７７，４０．５１１５景泰．兴水村１０４．０５，３７．１４２７碌曲．阿拉乡１０２．５０，３４．６０３９武山．下街村１０４．８８，３４．６９４金塔．红光村９８．９２，３９．９７１６古浪．新民村１０２．８６，３７．４３２８迭部．花园乡１０３．２３，３４．０８４０礼县．固城乡１０５．１５，３４．２２５敦煌．杨家桥村９４．７１，４０．１３１７民勤．苏武乡１０３．０８，３８．６２２９卓尼．康多乡１０３．５４，３４．６１４１徽县．未子村１０６．１１，３３．７８６酒泉．祁家沟９８．５０，３９．７１１８武威．永丰村１０２．６１，３７．９４３０下河．刘家马村１０２．４６，３５．２１４２天水．石滩村１０５．６９，３４．６０７玉门．东渠村９７．５８，３９．８１１９积石山．居集乡１０２．８５，３５．７４３１玛曲．欧拉乡１０２．０４，３３．９７４３宁县．太昌镇１０７．９４，３５．１７８肃南．上井村９９．５７，３８．８６２０岷县．茶埠镇１０４．０４，３４．４１３２舟曲．曲瓦乡１０４．３８，３３．８１４４合水．吉岘乡１０８．０２，３５．８１９高台．新坝乡９９．８４，３９．１４２１东乡．龙泉乡１０３．３９，３５．６８３３临潭．店子乡１０３．３５，３４．６９４５环县．七里墩村１０７．３３，３６．５７１０山丹．东乐乡１０１．１９，３８．７９２２广河．陈家村１０３．５４，３５．４６３４甘谷．谢家湾乡１０５．３５，３４．７０４６镇源．富塘村１０７．２２，３５．７０１１临泽．川东村１００．１７，３９．１４２３康乐．八丹乡１０３．６８，３５．３９３５西和．十里镇１０５．２８，３４．０２４７会宁．中川乡１０８．４３，３５．５０１２民乐．王家村１００．８５，３８．４３２４和政．新营乡１０３．３１，３５．４３３６两当．兴化乡１０６．２８，３３．９０４８华池．范台村１０８．００，３６．４４５．２㊀问题分析商贸企业在经营过程中以效益为首，需要开源节流，而运输过程中消耗的时间和资源是商贸企业支出的重要的一部分，通过对商贸企业运输车辆的路径规划可以让商贸企业减少开支㊂商贸企业在采购农产品时，首先，为了减少不必要的车程开销，假设运输车辆从一个农村点出发㊁从所有农村点只经过一次㊂直至到达最后一个农村点的前提下，规划出路程最短的最优路径，类似旅行商问题㊂本文利用改进的蚁群算法求解运输路线的最优路径㊂其次，以收购农产品为例，计算所需天数㊂不妨假设从平凉．焦庄村出发，经过所有农村点㊁直到最后一个农村点，花费的时间包括运输车辆在路上的时间和在农村点等待收购所花费的时间；根据前面求解出的最佳运输路径，计算出所需的天数，并且对运输过程做具体的安排㊂１９第１１期黄二强，等：基于改进蚁群算法的农村运输路径规划５．３㊀求解实例与仿真改进的蚁群算法给参数设定的值可以应用到农产品运输路径规划中，首先在时间权重Ｔ＝１时对运输路线进行规划，其次时间权重Ｔ的值分别按３种方案对运输路线进行规划㊂通过实验得到各地点在３种时间权重情况下的运输路径规划结果㊂５．３．１㊀算法对比首先，绘制出４８个农村点的坐标，如图１所示㊂其次，当时间权重值Ｔ＝１时，求出原始蚁群算法和改进的蚁群算法在２００次测试中每一次得到的最优路径长度，如图２所示㊂最后，通过对表２中的２种算法在最优解㊁平均解和耗时三方面做对比，可以看出改进的蚁群算法收敛速度更快㊁跳出局部最优的能力更强㊁得到的解更优，并绘制出改进的蚁群算法求解得到的最优路径图，并进行２种不同的展示，如图３㊁图４所示㊂414039383736353433949698100102104106108110经度E纬度N 图１㊀４８个地点分布图Ｆｉｇ．１㊀Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆ４８ｓｉｔｅｓ6.56.05.55.04.54.03.53.02.52.020406080100120140160180200原始蚁群算法位置优化蚁群算法路径总长/104蚁群代数图２㊀各地时间权值Ｔ＝１时的路径曲线图Ｆｉｇ．２㊀ＰａｔｈｃｕｒｖｅｗｈｅｎｔｉｍｅｗｅｉｇｈｔＴ＝１表２㊀算法比较Ｔａｂ．２㊀Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ蚁群最优路径算法原始蚁群算法最优解平均解耗时／ｓ本文的蚁群算法最优解平均解耗时／ｓ２１９４３４０６６７１８．５２０６０７３０３４２１５．３414039383736353433949698100102104106108110图３㊀无经纬度的最优路径Ｆｉｇ．３㊀ＯｐｔｉｍａｌｐａｔｈｗｉｔｈｏｕｔｌｏｎｇｉｔｕｄｅａｎｄｌａｔｉｔｕｄｅX 95.77Y 40.51X 94.71Y 40.13X 97.58Y 39.81X 99.50Y 39.71X 99.57Y 38.86X 98.92Y 39.97X 100.17Y 39.14X 101.20Y 38.79X 100.85Y 38.43X 102.60Y 37.4X 103.10Y 34.62X 102.86Y 37.43X 102.80Y 37.24X 102.80Y 35.74X 102.00Y 33.97X 103.20Y 34.08X 104.40Y 33.81X 106.10Y 33.78X 106.28Y 33.90X 105.70Y 34.89X 104.1Y 34.85X 103.70Y 35.39X 104.00Y 37.14X 107.30Y 36.57X 106.68Y 35.51X 107.90Y 35.17X 108.40Y 35.50X 108.00Y 36.44949698100102104106108110414039383736353433XY图４㊀有经纬度的最优路径Ｆｉｇ．４㊀Ｏｐｔｉｍａｌｐａｔｈｗｉｔｈｌｏｎｇｉｔｕｄｅａｎｄｌａｔｉｔｕｄｅ５．３．２㊀设置时间权重表从往年的收购花费时间的记录中可以预估两地之间从出发到完成农产品收购需要花费的天数㊁即时间权重，在３种不同的天气给４８个农村点设置时间权重值Ｔ；Ｔ＝１指的是运输车辆到达农村时㊁可以立即开始收购农产品，值为１．５㊁表示需要等待０．５天才可以收购农产品，其余值依此类推㊂２９智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀５．３．３㊀求最优路径在改进的蚁群算法中，根据表３ 表５三个方案的时间权重值分别求出对应的最优路线㊂经过２００次测试，得到运输车辆的３种最优路径，如图５ 图７所示㊂３种策略得到的曲线如图８所示㊂根据图８，可以看出３条路线的收敛速度㊁及最优路径的路径总长㊂车辆央最优路径上花费的时间的结果曲线如图９所示㊂根据图９，可以看出每辆车经过全程所花费的时间㊂表３㊀方案一的各地的时间权重值Ｔａｂ．３㊀ＴｉｍｅｗｅｉｇｈｔｖａｌｕｅｏｆｅａｃｈｒｅｇｉｏｎｉｎｓｃｈｅｍｅＩ坐标序号时间权重Ｔ第１第２第３第４第５第６第７第８第９第１０第１１第１２０１ １２１．５２．５１．０１．５１．５３．０４．０３．０４．０１．５１．５１．５１３ ２４１．５３１．５１．５２．０１．０１．５１．５１．５１．５．０４．０２．０２５ ３６１．０１．０１．０１．５１．５１．５１．５１．０１．０４．０１．５１．５３７ ４８１．５１．５１．５１．５１．０４．０１．５１．５１．５１．５１．５１．５表４㊀方案二的各地的时间权重值Ｔａｂ．４㊀ＴｉｍｅｗｅｉｇｈｔｖａｌｕｅｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｇｉｏｎｓｉｎｓｃｈｅｍｅＩＩ坐标序号时间权重Ｔ第１第２第３第４第５第６第７第８第９第１０第１１第１２０１ １２１．０１．０１．０１．０１．０１．５１．５１．５１．５１．５１．０１．０１３ ２４１．０３．０１．０１．０１．０１．０１．０１．０１．０１．０１．０１．０２５ ３６１．５１．５１．５１．５１．５１．０１．０１．０１．０１．５１．５１．５３７ ４８１．０１．０１．０１．０１．０１．０１．５１．５１．０１．０１．０１．０表５㊀方案三的各地的时间权重值Ｔａｂ．５㊀ＴｉｍｅｗｅｉｇｈｔｖａｌｕｅｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｇｉｏｎｓｉｎｓｃｈｅｍｅＩＩＩ坐标序号时间权重Ｔ第１第２第３第４第５第６第７第８第９第１０第１１第１２０１ １２１．０２．５１．０１．５１．５３．０１．５１．５１．５１．５１．０１．０１３ ２４１．０３．０１．０１．０１．０１．０１．５１．５１．５１．５４．０２．０２５ ３６１．５１．５１．５１．５１．５１．５１．５１．０１．０１．５１．５１．５３７ ４８１．０１．０１．０１．０１．０１．０１．５１．５１．０１．０１．０１．０414039383736353433949698100102104106108110图５㊀根据表２得到的最优路径Ｆｉｇ．５㊀ＴｈｅｏｐｔｉｍａｌｐａｔｈｏｂｔａｉｎｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏＴａｂｌｅ２414039383736353433949698100102104106108110图６㊀根据表３得到的最优路径Ｆｉｇ．６㊀ＴｈｅｏｐｔｉｍａｌｐａｔｈｏｂｔａｉｎｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏＴａｂｌｅ３414039383736353433949698100102104106108110图７㊀根据表４得到的最优路径Ｆｉｇ．７㊀ＴｈｅｏｐｔｉｍａｌｐａｔｈｏｂｔａｉｎｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏＴａｂｌｅ４020406080100120140160180200蚁群代数6.56.05.55.04.54.03.53.02.52.0路径总长/14根据表2得到的曲线根据表3得到的曲线根据表4得到的曲线图８㊀３种策略得到的曲线Ｆｉｇ．８㊀Ｃｕｒｖｅｓｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｔｈｒｅｅｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ３９第１１期黄二强，等：基于改进蚁群算法的农村运输路径规划每辆车在最优路径上走完全程所用时间的曲线6.56.05.55.04.54.03.55101520253035404550第m 辆运输车花费时间图９㊀车辆在最优路径上花费时间的曲线Ｆｉｇ．９㊀Ｃｕｒｖｅｏｆｔｉｍｅｓｐｅｎｔｂｙｖｅｈｉｃｌｅｓｏｎｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｐａｔｈ５．３．４㊀规划路径的建议从图５ 图８看出，可以通过设置时间权重来规划出路径方案，该方案可以在花费最少的时间㊁农产品价格最低㊁成熟度最好时，到达各农村收购和运输农产品，通过这种方法可以消耗最少的资源来得到最大的收益㊂从图８中可以看出红色曲线的运输规划路径在地理顺序和路程总长两方面是最优的运输路径㊂经过这４８个农村的最佳运输路路径为：２ １ ３ ４ ５ ６ ７ １０ ８ ９ １１ １５ １３ １４ １２ １６ １８ １７ ２１ ２０ １９ ２２ ２３ ２６ ２５ ２７ ２８ ３０ ２９ ３３ ３６ ３０ ３１ ３２ ３４ ３５ ３９ ３７ ４７ ４２ ４４ ３８ ４５ ４８ ４６ ４３ ４１ ４０㊂花费总时间：３．８８８９天，实际上就是需４天㊂行程安排：要完成这些村镇的农产品的收购工作，总共需要４天㊂如果企业安排收购任务的时间比较宽裕，可以在符合时间范围内的规划路径中将天气等因素考虑其中，如此就可以更完美地规划运输路径了㊂６㊀结束语本文提出了一种改进的蚁群算法，并将其应用到农村运输路径的优化求解㊂首先，在基本蚁群算法中引入了模拟退火算法的随机概率作为蚂蚁体重突变的策略的参数和时间权重参数，使算法更快地跳出局部最优；采用蚂蚁体重突变策略增强了种群的多样性，提高了全局搜索能力和算法的收敛速度㊂其次，根据农村运输的环境建立模型，并建立目标函数㊂最后，通过Ｍａｔｌａｂ进行仿真实验，结果表明优化蚁群算法能够更快速地找出最优路径以及在运输过程中花费的时间，有效提高了运输路径规划的效率㊂运输路径规划受环境的影响较大，本文开展的研究未考虑天气㊁高山等环境因素的影响，在以后的研究工作中将增加其他影响运输路径规划因素进行系统研究㊂参考文献［１］胡银厚．求解ＴＳＰ算法的研究与改进［Ｄ］．郑州：郑州大学，２０１２．［２］蒋华伟，郭陶，杨震．车辆路径问题研究进展［Ｊ］．电子学报，２０２２，５０（２）：４８０－４９２．［３］郭石军，罗挺，卿太平．一种新的最短路径启发式搜索算法的研究［Ｊ］．中国储运，２０１１（９）：１１９－１２１．［４］冯志雨，游晓明，刘升．分层递进的改进聚类蚁群算法解决ＴＳＰ问题［Ｊ］．计算机科学与探索，２０１９，１３（８）：１２８０－１２９４．［５］温晓玲，孙智孝，姜梦岑，等．基于改进模拟退火算法的软件可靠性模型参数估计方法［Ｊ］．测控技术，２０２２，４１（８）：６６－７０，１０３．［６］杨岱川，文成林．基于蚁群和改进ＰＲＭ算法的多目标点路径规划［Ｊ］．杭州电子科技大学学报，２０１７，３７（３）：６３－６７．［７］郎茂祥，胡思继．车辆路径问题的禁忌搜索算法研究［Ｊ］．管理工程学报，２００４，１８（１）：８１－８４．［８］韩斐斐，赵齐辉，杜兆宏，等．全局优化的改进鸡群算法［Ｊ］．计算机应用研究，２０１９，３６（８）：２３１７－２３１９，２３２７．［９］张剑宗．基于粒子群算法下的物流配送路径优化机制［Ｊ］．物流工程与管理，２０１５，３７（１１）：１１９－１２．．［１０］毕晓君，王艳娇．改进人工蜂群算法［Ｊ］．哈尔滨工程大学学报，２０１２，３３（１）：１１７－１２３．［１１］王玉．基于优化麻雀搜索算法的入侵检测应用研究［Ｄ］．兰州：甘肃政法大学，２０２２．［１２］蔡延光，李永生，林灼强，等．带中转点的联盟运输调度的遗传算法研究［Ｊ］．计算机应用研究，２００７，２４（１１）：８２－８４．［１３］姜文波．蚁群算法局部最优解决机制的探讨［Ｊ］．智能计算机与应用，２０１４，４（３）：３６－４０．［１４］段海滨，王道波．蚁群算法的全局收敛性研究及改进［Ｊ］．系统工程与电子技术，２００４（１０）：１５０６－１５０９．［１５］孙莹，连民杰．基于改进蚁群算法的地下矿车辆生产调度路径优化研究［Ｊ］．金属矿山，２０１０（２）：５１－５４．［１６］ＤＯＲＩＧＯＭ，ＭＡＮＩＥＺＺＯＶ，ＣＯＬＯＲＮＩＡ．Ａｎｔｓｙｓｔｅｍ：Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｂｙａｃｏｌｏｎｙｏｆｃｏｏｐｅｒａｔｉｎｇａｇｅｎｔｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＳｙｓｔｅｍｓ，ＭａｎａｎｄＣｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ，ＰａｒｔＢ：Ｃｙｂｅｒ－ｎｅｔｉｃｓ，１９９６，２６：２９－４１．［１７］彭锦．进化算法综述［Ｃ］／／中国运筹学会第六届学术交流会论文集（上卷）．长沙：中国运筹学会，２０００：６１－７０．［１８］邓慧允，张清泉．蚁群算法与遗传算法在ＴＳＰ中的对比研究［Ｊ］．山西师范大学学报，２０１７，３１（３）：３４－３７．［１９］杨岱川，文成林．基于蚁群和改进ＰＲＭ算法的多目标点路径规划［Ｊ］．杭州电子科技大学学报，２０１７，３７（３）：６３－６７．［２０］张宇，姚海霞，唐丹洋．蚁群算法㊁遗传算法及微粒群算法在ＴＳＰ中的对比研究［Ｊ］．数码世界，２０１９（１２）：２５５－２５６．［２１］姜兰兰，王峰．基于Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｓ模拟退火算法的实现［Ｊ］．中国科技信息，２００７（１３）：２６６－２６７．［２２］ＫＩＲＫＰＡＴＲＩＣＫＤ．Ｏｐｔｉｍａｌｓｅａｒｃｈｉｎｐｌａｎａｒｓｕｂｄｉｖｉｄｉｏｎｓ［Ｊ］．ＳＩＡＭＪｏｕｒｎａｌｏｎＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，１９８３，１２（１）：２８－３５．［２３］段文英，岳琪．模拟退火求解组合优化问题的研究［Ｊ］．森林工程，２００４（４）：２６－２７，６９．［２４］马海峰，刘宇熹．基于Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ方法计算定积分的算法研究［Ｊ］．计算机与现代化，２０１１（１１）：１５－１７．［２５］张雨萌，管光华．基于数值仿真的单目标多变量渠道控制参数寻优算法研究［Ｊ］．灌溉排水学报，２０２０，３９（１２）：７８－８６．［２６］王光，金嘉毅．融合折射原理反向学习的飞蛾扑火算法［Ｊ］．计算机工程与应用，２０１９，５５（１１）：４６－５９．［２７］李树嵩．蚁群算法及应用研究［Ｊ］．科技创新导报，２０１７，１４（６）：２．［２８］杨沛．蚁群社会生物学及多样性［Ｊ］．昆虫知识，１９９９（４）：２４３－２４７．４９智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀。

Study on Logistics Distribution Center Location Based on Max-Min Ant System 作者： 高雷阜[1] 张晓翠[2]
作者机构： [1]辽宁工程技术大学理学院,辽宁阜新123000 [2]辽宁工程技术大学工商管理学院,辽宁葫芦岛125105
出版物刊名： 运筹与管理
页码： 42-46页
主题词： 管理运筹学 选址优化 最大最小蚂蚁系统 聚类分析
摘要：提出了一种基于信息素自适应调节的最大最小蚂蚁系统的多物流配送中心选址算法，利用改进的蚁群算法的路径寻优机制结合蚂蚁聚集尸体的行为模式，根据物流配送总成本最低的原则将各配送点与候选配送中心进行聚类，合理选择配送中心。

将已有物流配送模型进行拓展，加入经营管理成本。

分别利用基本蚁群聚类算法和改进的蚁群聚类算法对配送中心选址进行仿真，实验结果表明在解决大规模配送中心选址问题时．改进的算法在解的质量和收敛速度方面明显优于基本蚁群聚类算法。

第２２卷第２期中原工学院学报 Ｖｏｌ．２２　Ｎｏ．２ｐ　收稿日期：２０１１－０３－１３　基金项目：河南省重点科技攻关项目（０７２１０２２１０００７）　作者简介：金保华（１９６６－），男，河南郑州人，副教授． 文章编号：１６７１－６９０６（２０１１）０２－００１４－０４基于最大最小蚂蚁系统的一种应急物流路径规划方法金保华，张　亮，和振远（郑州轻工业学院，郑州４５０００２）摘　要：　根据应急物流中存在的一些问题，利用最大最小蚂蚁系统收敛速度快和避免局部最优的优势，提出了一种基于最大最小蚂蚁系统的应急物流路径规划方法．该方法通过最大最小蚂蚁系统将信息素限制在一个适当的范围之内，克服了传统算法收敛速度慢和易陷于局部最优的缺点．对应用最大最小蚂蚁系统的应急物流系统进行仿真实验，结果表明：该方法能快速实现应急物流配送，满足了实际需要，减少了物流成本．关　键　词：　蚁群优化；最大最小蚂蚁系统；旅行商问题；应急物流中图分类号：　ＴＰ１８ 文献标志码：　Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７１－６９０６．２０１１．０２．００４ 应急物流是指为突发事件提供紧急物资、资金、职员的一种特别活动．本文就应急物流选择最佳配送路线问题提出解决方法，即将最大最小蚂蚁系统（ＭＭＡＳ）应用到物流配送系统中，从而快速找到最优路径，完成配送．蚁群算法是最近几年才提出的一种新型的模拟进化算法．蚂蚁系统（ＡＳ）是第一个蚁群算法，它最早是由意大利学者Ｄｏｒｉｇｏ　Ｍａｎｉｅｚｚｏ等人在２０世纪９０年代初提出来，并用该方法求解旅行商问题（Ｔｒａｖｅｌｉｎｇ　Ｓａｌｅｓ－ｍａｎ　Ｐｒｏｂｌｅｍ，ＴＳＰ）［１］、二次分配问题（Ｑｕａｄｒａｔｉｃ　Ａｓｓｉｇｎ－ｍｅｎｔ　Ｐｒｏｂｌｅｍ，ＱＡＰ）、ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度问题等，取得了一系列较好的实验结果．但蚂蚁系统容易出现搜索停滞现象．针对ＡＳ算法的不足，许多学者对其进行深入研究，最后在ＡＳ基础上提出了最大最小蚂蚁系统［２］．最大最小蚂蚁系统通过只允许在最好的解方法中增加信息素来实现最优路径搜索．它使用简单的机制限制了信息素的增强，有效避免了搜索的过早收敛．ＭＭＡＳ算法是当前解决ＴＳＰ和ＱＡＰ问题性能最好的方法之一．本文主要是将最大最小蚂蚁系统应用到应急物流路径选择中，并得到了较好的结果．１　最大最小蚂蚁系统的原理 提升蚁群优化算法性能的关键是避免过早陷入搜索停滞现象．为了解决这个问题，ＭＭＡＳ在蚂蚁系统的基础上作了以下４个方面的改进：（１）在算法运行期间，只允许单只蚂蚁增加信息素．这只蚂蚁可能在当前迭代中找到最优解，或者在线索开始时就找到最优解．（２）为了避免出现搜索停滞现象，信息素范围限制在［τｍｉｎ，τｍａｘ］之间．（３）将弧段信息素初始化为τｍａｘ．（４）当系统达到停滞状态，或者在一定次数的迭代过程中不再有更优的路径出现时，则所有的信息素值都会被重新初始化．１．１　信息素更新在ＭＭＡＳ中，每次循环结束后只有一只蚂蚁更新信息素．信息素更新规则如下：τｉｊ（ｔ＋１）＝ρ·τｉｊ（ｔ）＋△Ｔｉｊｂｅｓｔ（１）式中：△Ｔｉｊｂｅｓｔ＝１／ｆ（ｓｂｅｓｔ），ｆ（ｓｂｅｓｔ）代表了循环最优解或者全局最优解的值．ＭＭＡＳ主要使用迭代最优解．只用循环最优解或者全局最优解中的一个解进行信息素更新是ＭＭＡＳ中搜索过程最重要的方法．当仅用全局最优解时，搜索可能很快集中到这个解周围，而限制了搜索其他可能更好的解．如果只用循环最优解，可能导致大量的解元素得到偶然加强．当然，也可以用　第２期金保华等：基于最大最小蚂蚁系统的一种应急物流路径规划方法混合策略，如用循环最优解为更新信息素的默认值，而全局最优解仅仅在循环固定次数后使用．１．２　信息素最大最小值的设置如果信息素更新只选择循环最优或全局最优中的一种时，更容易发生搜索停滞现象，最终出现其中一个选择点的信息素值明显比他点的信息素值高．蚂蚁依据公式（２）选择下一个节点：Ｐｉｊｋ（ｔ）＝［τｉｊ（ｔ）］α·［ηｉｊ］β∑ｌ∈Ｎｉｋ［τｉｊ（ｔ）］·［ηｉｊ］β（ｊ∈Ｎｉｋ）（２）随着信息素的增加，蚂蚁更愿意选择这个解．结果是蚂蚁重复地建立同一个解，于是便产生了停滞现象．为了避免进入停滞状态，ＭＭＡＳ增加了τｍａｘ和τｍｉｎ的限制，对所有信息素值τｉｊ（ｔ），有τｍｉｎ≤τｉｊ（ｔ）≤τｍａｘ．如果τｉｊ（ｔ）＞τｍａｘ，则重新设置为τｉｊ（ｔ）＝τｍａｘ；类似地，如果τｉｊ（ｔ）＜τｍｉｎ，则重新设置为τｉｊ（ｔ）＝τｍｉｎ．同时也要强调τｍｉｎ＞０和τｍａｘ＜∞．通过公式（３）重新定义收敛概念：ｌｉ　ｍｔ→∞τｉｊ（ｔ）＝τｉｊ≤τ′ｍａｘ＝１１－ρ·１ｆｓｏｐｔ（３）式中：ｆ（ｓｏｐｔ）是某个具体问题的最优解．在ＭＭＡＳ中，最大信息素τｍａｘ设置为渐进的最大估计值．在公式（３）中用全局最优解ｆ（ｓｇｂ）代替ｆ（ｓｏｐｔ）来实现．每找到一个新的方法，τｍａｘ就更新一次，其动态变化值为τｍａｘ（ｔ）．为了给τｍｉｎ确定合理值，先假设如下：（１）在停滞发生之前很快找到最优解．在这种情况下，在一次算法迭代中构造全局最优解的概率明显高于０，并且在这个最优解附近可能找到更好的解．（２）信息素值的上限和下限之间的差异而不是启发式信息影响了最终的解结构．第一个假设的有效性依赖于问题的搜索空间特征．它意思是在较优解周围可能找到最优解，比如ＴＳＰ问题．第二个假设是在设置τｍｉｎ的对称方式的推导中，忽略启发式信息对概率的影响．鉴于这些假设，通过限制算法线索最小值的收敛得到τｍｉｎ的最佳值．当ＭＭＡＳ收敛时，找到的最佳方法的概率为Ｐｂｅｓｔ，Ｐｂｅｓｔ明显高于０．事实上，在选择点选择相应解元素的概率Ｐｄｅｃ直接依赖于τｍｉｎ和τｍａｘ．为了简单起见，算法中假设Ｐｄｅｃ在所有决策点都不变．然后，蚂蚁做ｎ次“正确”选择，并且用概率Ｐｎｄｅｃ建立了最好的方法．通过设置Ｐｎｄｅｃ＝Ｐｂｅｓｔ，即Ｐｄｅｃ＝ｎＰ槡ｂｅｓｔ［３］．因此，给定一个Ｐｂｅｓｔ，能够确定τｍｉｎ的大概值．综合起来，在每个选择点上蚂蚁需在ａｖｇ＝ｎ／２的各个解元素中进行选择．根据公式（２）能够计算出概率Ｐｄｅｃ，即Ｐｄｅｃ＝τｍａｘτｍａｘ＋（ａｖｇ－１）·τｍｉｎ（４）从上式中解出τｍｉｎ的值为：τｍｉｎ＝τｍａｘ·（１－Ｐｄｅｃ）（ａｖｇ－１）·Ｐｄｅｃ＝τｍａｘ·（１－ｎＰ槡ｂｅｓｔ）（ａｖｇ－１）·ｎＰ槡ｂｅｓｔ式中：Ｐｂｅｓｔ＝１，τｍｉｎ＝０．如果Ｐｂｅｓｔ太小，公式（４）中可能会有τｍｉｎ＞τｍａｘ．在这种情况下，设置τｍｉｎ＝τｍａｘ，这相当于在解结构中仅使用了启发式信息．根据公式（４），可以由给定的Ｐｂｅｓｔ确定τｍｉｎ．因此，在ＭＭＡＳ中，Ｐｂｅｓｔ提供了一个调查限制较低线索的好方法．１．３　信息素的初始化在算法开始时，所有边上的信息素初试值都设定为τｍａｘ的一个估计值．随着算法的执行，默认路径被选择的概率很小．为了增加探索这些路径的可能性，在ＭＭＡＳ中，当算法接近停滞状态时，或者在指定次数的迭代中未能得到一条更优的路径时，就会触发信息素的重新初始化［４］．２　ＭＭＡＳ在应急物流配送中的应用２．１　最佳路径的描述配送是应急物流系统中的主要过程．车辆调度及路线安排是配送中心作出决策的重要内容，它直接影响到配送成本和服务质量．即时配送以某天的任务为目标，在充分掌握了这一天的配送地点、需求量、种类及要求到达时间的前提下，及时安排最优的配送路线并安排相应的配送车辆实行配送．因此一个好的物流配送算法对于应急配送系统是非常关键的，如果不对算法进行任何约束，那么将很难在合理的时间内得到满意解．将最大最小蚂蚁系统的思想应用到物流配送算法中，实现了对所选路线的合理安排，在成本和服务质量上达到了最佳．应急物流配送系统是非常复杂的，在搜索最优路径过程中，有以下２个约束条件：（１）所有车辆的行车速度相同；（２）在各节点处理货物的时间也相同．２．２　应急物流配送中的最大最小蚂蚁系统在一趟应急配送过程中，将所有的配送点视作一个连通图上的点，车辆从一个配送中心出发，利用最短时间将货物送到各节点，最后到达另一配送中心．始发·５１·中原工学院学报２０１１年　第２２卷点对应于ＭＭＡＳ中的蚁穴，终点对应于食物源，根据ＭＭＡＳ寻找最优路径．选择最佳路径问题与蚂蚁进行觅食的过程类似［５］．给定一个有ｎ个节点的路线图，蚂蚁从起点出发寻找到达终点的最短路径．根据ＭＭＡＳ，设蚂蚁的数量为ｍ；ｎ表示一趟配送中的配送节点数；Ｎ表示实验中总的循环周期数；ｄｉｊ表示节点ｉ与节点ｊ之间的距离；ηｉｊ为能见度因子；τｉｊ表示ｔ时刻边（ｉ，ｊ）上的信息素浓度；初始时刻，所有的ｍ只蚂蚁都集中在配送中心起点处，且赋予每条边上相等的信息素值τｉｊ（０）＝τｍａｘ．蚂蚁在运动过程中，根据各条路径上的信息素量决定其转移方向，转移概率Ｐｉｊｋ（ｔ）由公式（２）计算得到，它表示ｔ时刻第ｋ只蚂蚁（ｋ＝０，１，２，３…）由节点ｉ转移到节点ｊ的概率．２．３　应急物流系统中ＭＭＡＳ算法描述算法开始时，设ＮＣ为实验中蚂蚁当前的循环次数，初始值设为０，Ｔａｂｕｋ（ｓ）用于记录第ｋ只蚂蚁经过的节点，Ｔａｂｕ１用于记录每次循环结束后找到的最短路径，ｑ为Ｔａｂｕ１表索引的序号，初始值为０．算法步骤如下：（１）Ｎ表示循环周期数，边（ｉ，ｊ）上信息素初始值设置为τｉｊ（０）＝τｍａｘ，再根据公式（４）计算τｍｉｎ的值．ｔ＝０时刻，ｍ只蚂蚁位于起始点．假设单只蚂蚁完成一个节点的旅行时间为１．（２）设ｓ的初始值为１（ｓ为Ｔａｂｕ表索引的序号），Ｔａｂｕｋ（１）为初始点．（３）循环开始，ＮＣ从０开始，当ＮＣ大于Ｎ时，循环结束．（４）从ｋ＝１只蚂蚁开始搜索路径，如果Ｔａｂｕｋ（ｓ）不是终点，由公式（２）计算下一个节点的概率Ｐｉｊｋ（ｔ），在ｔ时刻，第ｋ只蚂蚁在Ｔａｂｕｋ（ｓ－ｋ）中选择要经过的节点．设第ｋ只蚂蚁选择节点ｊ，则将ｊ插入Ｔａｂｕｋ（ｓ）中．一直循环，直到所有蚂蚁都达到终点．（５）计算第ｋ只蚂蚁的长度Ｌｋ．选择Ｌｋ最短时的值，将第ｋ只蚂蚁经过的路径按照τｉｊ（ｔ＋１）＝ρ·τｉｊ（ｔ）＋△τｉｊｋ进行更新．其中ρ是一个系数，（１－ρ）为信息素的蒸发率．然后将该路径复制到Ｔａｂｕ１（ｉ＋＋）中，根据公式（３）计算出τｍａｘ（ｔ），如果τｉｊ（ｔ）＞τｍａｘ（ｔ），则τｍａｘ（ｔ）＝τｉｊ（ｔ），否则τｍａｘ（ｔ）不变．根据公式（４）计算τｍｉｎ（ｔ）的值，如果τｍｉｎ（ｔ）＞τｍａｘ（ｔ），设置τｍｉｎ（ｔ）＝τｍａｘ（ｔ）．（６）循环次数ＮＣ自动加１，回到步骤（３）继续执行．（７）得到记录每次循环中最短路径的Ｔａｂｕ１表，比较Ｔａｂｕ１中的各路径长度，选出最佳的路径．３　实验分析 本文选取１２个节点进行实验．各节点坐标如表１所示．表１　１２个节点的坐标节点１　２　３　４　５　６横坐标８１　９１　８３　７１　６４　６８纵坐标７　３８　４６　４４　６０　５８节点７　８　９　１０　１１　１２横坐标８３　８７　７４　７１　５８　５４纵坐标６９　７６　７８　７１　６９　６２ 实验中各参数设置如表２所示．表２　参数设置参数αβρτｍａｘ参数值０．１　２．００．１　１．０ 其中：α为信息量τｉｊ（ｔ）对蚂蚁选择该路径的影响因子，它反映了蚂蚁在运动过程中所积累的信息量，α越大，蚂蚁选择以前走过的路径的可能性就越大，α越小，搜索过程越早陷入局部最优；β为期望度ηｉｊ（ｔ）的影响因子，它反映了蚁群搜索过程中先验性因素的作用大小，β值越大，算法收敛速度越快；ρ为信息素挥发因子，由于信息素ρ的存在，当问题的规模较大时，会使从未被搜索到的路径上的信息素减小到接近于０．为了便于比较，分别选取６、１２、２０只蚂蚁进行实验，最后的最优路径如图１所示．图１　６、１２、２０只蚂蚁的路径长度对比图循环过程中，信息素值的动态变化如图２所示．实验最后，运用ＭＭＡＳ搜索到的最优路径如图３所示．·６１·　第２期金保华等：基于最大最小蚂蚁系统的一种应急物流路径规划方法 由上述实验结果可看出，通过ＭＭＡＳ能在很短时间内找到最短路径，在应急配送系统中起到很大的作用．实验过程中，当蚂蚁数量与问题中的节点数量相同时，搜索到的路径最短．应急物流最关键的因素是突出物流配送的时效性．当突发事件发生时，如何选择一条最短配送路径是至关重要的．很多算法被用在求解应急物流路径选择问题上，并得到较好的效果，常用的算法有模拟退火算法、蚂蚁系统等．模拟退火算法能较好地求解较具体的问题，但其难以知道什么时候最优解已经被求得．相对而言，最大最小蚂蚁系统在应急物流路径选择中比模拟退火算法和蚂蚁系统有更好的效果．４　结　语 应急物流在我国出现较晚，尚属一个新概念．我国应急物流体系还很不完善，需要加强这方面的理论和实践研究．本文将最小最大蚂蚁系统应用到应急物流路径选择中，并得到了较好的结果．但最大最小蚂蚁系统虽然克服了易出现搜索停滞现象等不足，但还没有形成系统的分析方法，其数学基础较薄弱，实验中参数的选择基本上都是基于经验的．参考文献：［１］　Ｂａｒｂａｒｏｓｏｇｌｕ，Ｏｚｇｕｒ．ＡＴａｂｕ　Ｓｅａｒｃｈ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　Ｖｅｈｉｃｌｅ　Ｒｏｕｔｉｎｇ　Ｐｒｏｂｌｅｍ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ　＆Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ，１９９９，２６：２５５－２７０．［２］　Ｓｔｕｔｚｌｅ　Ｔ，Ｈｏｏｓ　Ｈ　Ｈ．Ｍａｘ－Ｍｉｎ　ａｎｔ　Ｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．Ｆｕｔｕｒｅ　Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｙｓｔｅｍ，２０００，１６（８）：８８９－９１４．［３］　李士勇．蚁群算法及其应用［Ｍ］．哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，２００４，２４－２７．［４］　张学敏，张航．基于改进蚁群算法的最短路径问题研究［Ｊ］．控制理论与应用，２００９，２８（６）：４－６．［５］　刘祥．基于蚁群算法的物流配送算法［Ｊ］．科技情报开发与经济，２００９，１９（１０）：８９－９１．Ａ　Ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　Ｃｏｎｔｉｎｇｅｎｃｙ　Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ　Ｐａｔｈ　Ｐｌａｎｎｉｎｇ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎＭａｘ－Ｍｉｎ　Ａｎｔ　ＳｙｓｔｅｍＪＩＮ　Ｂａｏ－ｈｕａ，ＺＨＡＮＧ　Ｌｉａｎｇ，ＨＥ　Ｚｈｅｎ－ｙｕａｎ（Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｌｉｇｈｔ　Ｉｎｄｕｓｔｒｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ　４５０００２，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：　Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｐｒｏｂｌｅｍｓ　ｉｎ　Ｃｏｎｔｉｎｇｅｎｃｙ　Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ，ｕｓｉｎｇ　ｔｈｅ　ａｄｖａｎｔａｇｅ　ｏｆ　ｆａｓｔ　ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅａｎｄ　ａｖｏｉｄｉｎｇ　ｌｏｃａｌ　ｏｐｔｉｍｕｍ　ｏｆ　Ｍａｘ－Ｍｉｎ　ａｎｔ　ｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅ　Ｃｏｎｔｉｎｇｅｎｃｙ　Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ　ｐａｔｈ　ｐｌａｎｎｉｎｇ　ｍｅｔｈｏｄ　ｂａｓｅｄ　ｏｎｔｈｅ　Ｍａｘ－Ｍｉｎ　ａｎｔ　ｓｙｓｔｅｍ　ｉｓ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ．Ｔｈｉｓ　ｍｅｔｈｏｄ　ｏｖｅｒｃｏｍｅｓ　ｔｈｅ　ｓｌｏｗ　ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ　ａｎｄｅａｓｙ－ｔｒａｐｐｅｄ　ｌｏｃａｌ　ｏｐｔｉｍｕｍ　ｏｆ　ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ｔｈｒｏｕｇｈ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　Ｍａｘ－Ｍｉｎ　ａｎｔ　ｓｙｓｔｅｍ　ｌｉｍｉｔｓ　ｔｈｅｐｈｅｒｏｍｏｎｅ　ｉｎ　ａｎ　ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅ　ｒａｎｇｅ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ　ａｒｅ　ｅｘｅｃｕｔｅｄ　ｆｏｒ　ｃｏｎｔｉｎｇｅｎｃｙ　ｌｏｇｉｓｔｉｃｓｓｙｓｔｅｍ　ｗｈｉｃｈ　ｕｓｉｎｇ　ｔｈｅ　Ｍａｘ－Ｍｉｎ　ａｎｔ　ｓｙｓｔｅｍ，ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｆａｓｔ　ａｃｈｉｅｖｅｓ　ｔｈｅ　ｃｏｎｔｉｎｇｅｎｃｙｌｏｇｉｓｔｉｃｓ　ａｎｄ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈ　ｎｏｔ　ｏｎｌｙ　ｍｅｅｔｓ　ｔｈｅ　ａｃｔｕａｌ　ｎｅｅｄｓ，ｂｕｔ　ｒｅｄｕｃｅｓ　ｔｈｅ　ｃｏｓｔ　ｏｆ　ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ．Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：　ａｎｔ　ｃｏｌｏｎｙ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；Ｍａｘ－Ｍｉｎ　ａｎｔ　ｓｙｓｔｅｍ；ｔｒａｖｅｌｉｎｇ　ｓａｌｅｓｍａｎ　ｐｒｏｂｌｅｍ；ｃｏｎｔｉｎｇｅｎｃｙ　ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ·７１·。

基于蚁群算法的物流优化策略随着物流行业的发展，物流优化已经成为了提高效率、降低成本和提升服务质量的关键。

而基于蚁群算法的物流优化策略正是一种新兴的方法，它可以通过模拟蚁群在寻找食物过程中的行为来寻找最优化的路径，从而帮助企业优化物流运输路线、减少成本和提高效率。

本文就将从蚁群算法的基本原理、在物流领域的应用以及优势和挑战等方面进行探讨。

一、蚁群算法的基本原理蚁群算法是一种仿生算法，它模拟了蚂蚁在寻找食物过程中的行为，通过蚂蚁之间释放信息素和寻找最优化路径来达到最优化的目的。

蚂蚁在寻找食物的过程中常常会留下一种化学物质，这就是信息素。

当蚂蚁发现食物后，它会释放出更多的信息素，而其他蚂蚁通过感知这些信息素来找到食物的位置。

随着时间的推移，更多的蚂蚁会选择最短的路径来获取食物，从而形成了一条最优化的路径。

蚁群算法将这种行为模拟成一个数学模型，通过不断迭代、更新信息素浓度和路径选择来求解最优化问题。

这种算法的优点是可以处理复杂的最优化问题，而且在寻找全局最优解时也有一定的效果。

二、蚁群算法在物流领域的应用在物流领域，蚁群算法可以应用于多个方面，比如路径规划、车辆调度、货物配送等。

它可以帮助企业优化物流运输路线，找到最短的路径以减少行驶距离和时间，从而降低成本。

它还可以帮助企业进行车辆调度，按照最优的方式来安排车辆的运输任务，提高运输效率。

它还可以应用于货物配送，通过优化配送路径来降低成本和提高服务质量。

三、蚁群算法的优势相比传统的优化方法，蚁群算法具有以下几个优势：1. 全局寻优能力强：蚁群算法可以寻找全局最优解，而不是局部最优解，这在处理复杂的物流优化问题时非常有优势。

2. 鲁棒性强：蚁群算法对于初始条件和参数的选择并不敏感，因此具有较强的鲁棒性，不易陷入局部最优解。

3. 可并行化：蚁群算法的并行性较强，可以快速地求解大规模的优化问题。

4. 简单易实现：蚁群算法的原理相对简单，易于实现和应用于实际的物流优化问题。

基于蚁群算法的物流优化策略随着物流行业的发展，物流优化成为了提高效率和降低成本的重要手段。

而基于蚁群算法的物流优化策略正是一种先进的应用方法，通过模拟蚂蚁寻找食物的行为，来解决实际物流中的优化问题。

本文将从蚁群算法的原理和应用、物流优化的需求和挑战以及基于蚁群算法的物流优化策略的具体实施等方面进行探讨。

一、蚁群算法原理及应用1. 蚁群算法原理蚁群算法是一种模拟生物行为的优化算法，它模拟了蚂蚁寻找食物的行为。

蚂蚁在寻找食物的过程中，会释放一种化学物质，其他蚂蚁通过感知到这种化学物质的浓度来确定路径，从而形成一条优化路径。

这个过程可以看作是一种正反馈的过程，即蚂蚁在找到食物后会留下越来越多的化学物质，吸引更多的蚂蚁沿着这条路径前进，最终形成一条较优的路径。

蚁群算法最早是由意大利科学家马尔科·达贝索（Marco Dorigo）在上世纪90年代提出的，用于解决组合优化问题。

除了物流优化外，蚁群算法还可以应用于路径规划、调度问题、网络规划等领域。

由于其简单且效果好的特点，蚁群算法被广泛应用于工程领域和实际生产中。

二、物流优化的需求和挑战随着全球化的发展，物流行业成为了经济的重要组成部分，物流成本也占据了企业成本的重要部分。

提高物流效率、降低物流成本成为了企业的迫切需求。

面对着快速增长的物流需求和复杂多变的市场环境，如何在有限资源下实现最佳的物流方案成为了一个挑战。

物流优化面临的挑战主要包括多样化需求、高效率要求、复杂网络规划等方面。

随着消费者对物流的个性化需求不断增加，物流服务需要能够灵活应对各种需求。

物流效率需求也在不断提高，如何在短时间内完成配送、减少货物损耗成为了物流优化的问题。

物流网络规划也面临着诸多挑战，包括如何实现最短路径、减少拥堵等问题。

1. 蚁群算法在物流优化中的具体应用在物流优化中，蚁群算法可以用于路径规划、车辆调度、库存管理等方面。

在路径规划中，蚁群算法可以帮助找到最佳的配送路径，减少配送时间和成本。