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基于改进粒子群算法的物流配送车辆调度优化吴聪;杨建辉【摘要】Vehicle routing scheduling is an important factor to improve the operation efficiency of logistics enterprises, to solve the defects of the standard particle swarm optimization algorithm, an improved particle swarm optimization algorithm for vehicle routing problem of logistics distribution is proposed. Firstly, the mathematical model for vehicle routing problem of logistics distribution is established, and then the vehicle and vehicle routing are encoded into particles, the optimal scheme for vehicle routing problem of logistics distribution is found by the collaboration between particles in which de-fects of the particle swarm algorithm are improved, finally the simulation experiment is used to test the performance. The results show that the proposed algorithm not only accelerates the solving speed, but also increases the obtaining the optimal solution probability or vehicle routing problem of logistics distribution problem, and has some advantages than other scheduling algorithms.%车辆优化调度是提高物流企业运营效益的重要因素，针对标准粒子群优化算法存在的不足，提出一种改进粒子群算法（IPSO）的物流配送车辆调度优化方法。
基于粒子群优化算法的车辆路线规划研究近年来，随着交通事业的不断发展和社会经济的快速发展，城市交通拥堵问题日益突出。
为了解决这个问题，提高城市交通的效率和舒适度，车辆路线规划成为了一个热门的研究方向。
在车辆路线规划中，粒子群优化算法被广泛应用于解决问题。
粒子群优化算法是模拟自然界中的鸟群寻食行为而发展出来的一种优化算法。
其基本思想是通过仿真粒子在解空间中的搜索和学习过程，寻找最优解。
粒子群优化算法具有简单、高效、快速收敛的特点，因此在车辆路线规划中得到了广泛的应用。
车辆路线规划的主要目标是最大化通行效率、缩短车辆行驶距离、降低交通拥堵等。
在粒子群优化算法中，需要将车辆的起点和终点作为问题的目标函数，并通过设计合理的状态转移和约束条件，最大化目标函数，并使得车辆在最短时间内到达目标地点。
在车辆路线规划中，主要需要考虑以下几个问题：一、起点和终点的确定：在车辆路线规划中，需要对车辆的起点和终点进行准确的确定。
通过确定起点和终点，可以有效地简化问题的复杂度，提高问题的解决效率。
二、路径的优化：在车辆路线规划中，需要考虑路径的优化问题。
通过优化路径，可以缩短车辆行驶的距离，降低交通拥堵，提高交通效率。
三、交通状况的考虑：在车辆路线规划中，需要考虑交通状况对车辆行驶的影响。
通过分析交通状况，可以选择最佳的路线，减少车辆的行驶时间和距离，提高交通效率，降低交通拥堵。
对于车辆路线规划问题的解决，可以采用粒子群优化算法。
该算法可以通过对车辆行驶目标的建模和合理的状态转移来优化车辆行驶路线，最终得到最优解。
同时，该算法具有高效、快速收敛、适应性强的特点，因此能够有效地解决车辆路线规划问题。
在实际应用中，需要将粒子群优化算法与实时交通数据相结合，以实现实时的车辆路线规划。
通过对实时交通数据的采集和分析，可以实时更新车辆行驶的路线，提高交通效率。
同时，可以通过不断地调整算法的参数，优化算法的性能，提高车辆路线规划的效率。
基于粒子群算法的生鲜产品即时配送路径优化
李娜
【期刊名称】《物流科技》
【年(卷),期】2023(46)3
【摘要】根据全球新冠疫情形势,以及互联网+的发展现状,传统的零售服务已不能适应时局多变的销售模式,智能化技术的加持促使新零售模式走进人们的视野。
文章建造的数学模型考虑订单分配不规范引起的资源浪费和配送时间增加,引入K-means算法对订单进行聚类划分,同时考虑以客户时间窗,产品新鲜度最大化在内的原因引起的总配送成本最低的目标模型,寻找即时配送最优路径,借助模型得出改进后的粒子群算法提高12%配送效率,降低了配送总成本。
【总页数】6页(P22-27)
【作者】李娜
【作者单位】西安财经大学管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F252.14
【相关文献】
1.基于改进粒子群算法的生鲜农产品配送路径优化研究
2.基于粒子群算法的农产品冷链物流配送路径优化研究
3.基于改进离散粒子群算法的生鲜农产品配送路径设计
4.基于禁忌搜索算法的生鲜农产品冷链物流配送路径优化研究
5.基于改进遗传算法的生鲜农产品物流配送路径优化
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物流配送路径优化研究论文摘要高效率合理的配送是物流系统顺利运行的保证，配送线路安排的合理与否对配送速度、成本、效益影响很大。
所以正确合理地安排车辆的配送线路，实现合理的线路运输可以使企业达到科学化的物流管理, 这也是企业提高自身竞争力的有效途径之一。
本文以帝峰模具有限公司的配送方案为例，对其配送现状中存在的问题进行分析，并运用节约算法、扫描算法以及改进后的最近插入法对配送线路进行优化，提出物流配送线路优化的方案，并且得到了相对满意的结果。
优化后的配送线路有效提高了帝峰模具有限公司的作业效率，降低物流成本，从而提升企业的经济效益，并让公司能够在激烈的竞争市场立足，同时，也可以给同类企业提供参考。
[关键词]：帝峰模具配送路径优化最近插入法扫描法节约算法[Abstract]Reasonable and efficient distribution is theinsurance of a smooth running logistics system,distribution line arrangement is reasonable or not has a great influence on the speed of delivery, costs and benefits.Therefore,to arrange a reasonable and correct delivery line for vehicle and achieve a reasonable transport line can enable enterprises to achieve scientific logistics management, which is one of the effective way for an enterprise to improve its competitiveness.This paper take Difeng Mold Co,Ltd. distribution as an example to analysis of the problems existing in the status of its distribution,through the saving algorithm, the improved insert method and scanning method of these three methods are optimized for distribution lines, logistics distribution route optimization scheme is put forward, and a relatively satisfactory results are obtained.Optimized distribution lines effectively improve the gravelslogistics company's efficiency, reduce logistics costs, thereby improve enterprise economic benefits, and gravels can in the fierce market competition, at the same time, also can provide a reference for similar enterprises.[Key words]Difeng Mold Co,Ltd Distribution route optimization scanning method the improved insert method the saving algorithm目录TOC \o "1-3" \h \z \u 第1章绪论 1.1 研究背景 61.2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9 1.3研究目的、意义和方法11 1.3.1 研究目的11 1.3.2 研究意义11 1.3.3 研究方法12 1.4本文研究内容12第2章相关理论概述2.1 物流配送14 2.1.1 物流配送的概念14 2.1.2 物流配送的功能14 2.1.3 物流配送的要素15 2.2 配送路径优化问题16 2.2.1 配送路径优化的目标16 2.2.2 配送路径优化问题的分类18 2.2.3 配送路径优化问题的解法分类192.3 本文配送路径优化方法20 2.3.1建立VRP模型20 2.3.2最近插入法21 2.3.3 扫描法22 2.3.4节约算法23节约里程算法主要步骤：24 第3章帝峰模具公司物流配送路径现状分析 3.1公司简介25 3.2 公司物流配送路径现状25 3.3 公司物流配送路径存在的问题路径分析28 3.3.1 路径迂回28 3.3.2对流运输29 3.3.3经验化操作过多30第4章帝峰模具公司物流配送路径优化策略4.1建立VRP模型优化配送路径31 4.2公司物流配送路径的优化31 4.3.1运用最近插入法优化314.3.2运用扫描法法优化35 4.2.3运用节约算法优化39 4.4三种优化方案比较分析44结论致谢参考文献第1章绪论 1.1 研究背景物流是为了满足消费者需要而进行的从供应地到接收地的原材料、中间产品、最终产品及相关信息的有效流动和储存计划、实施和控制的管理过程。
运用粒子群优化算法的物流路径优化模型构建物流路径优化一直是物流运营中的重要问题之一，有效的优化模型能够提高物流运输效率，降低运输成本，使得物流企业更加竞争力强。
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）作为一种新兴的智能优化算法，被广泛应用于物流路径优化问题的解决中。
物流路径优化模型的构建是优化问题求解的核心。
在构建模型之前，首先需要明确问题的目标和约束条件。
物流路径优化的目标通常可以分为两类：一类是最短路径问题，即寻找从起点到终点的最短路径；另一类是最优路径问题，即根据一定的评价指标（如成本、时间等）来寻找最优路径。
在物流路径优化模型中，粒子群优化算法可以用来求解最优路径问题。
PSO算法通过模拟粒子在搜索空间中的移动来寻找全局最优解。
每个粒子表示一个潜在的解，通过更新粒子的位置和速度来实现搜索。
粒子的位置表示路径解，速度表示搜索的方向和距离。
算法根据每个粒子的适应度值来更新粒子的位置和速度，以期望找到最优解。
具体构建物流路径优化模型的步骤如下：1. 确定优化目标：根据实际需求，明确优化目标是最短路径问题还是最优路径问题。
2. 定义决策变量：决策变量是影响路径选择的因素，如节点、边、路径等。
3. 建立目标函数：目标函数是对路径选择的评价指标，如成本、时间等。
根据实际需求，定义合适的目标函数。
4. 确定约束条件：约束条件是对路径选择的限制条件，如容量、时间窗等。
根据实际需求，确定适当的约束条件。
5. 初始化粒子群：确定粒子数量、初始化粒子的位置和速度。
6. 计算适应度值：根据目标函数和约束条件，计算每个粒子的适应度值。
7. 更新粒子位置和速度：根据粒子群的适应度值，更新粒子的位置和速度。
8. 判断停止条件：根据预设的停止条件，判断算法是否需要停止。
9. 输出最优解：根据算法停止时的最优解，输出最优路径。
需要注意的是，物流路径优化模型的构建还需要根据具体问题进行适当的调整和优化。
基于颗粒群优化算法的物流路径规划研究随着互联网的发展，电商行业的迅速崛起和物流配送服务的日益重要，物流路径规划成为了重要的研究领域之一。
物流路径规划能够在保证物流需求的满足的同时，最大化地降低运输成本。
因此，如何选择适宜的物流路径显得尤为重要。
本文将介绍一种常用的优化算法，即颗粒群优化算法，以及如何利用该算法来解决物流路径规划问题。
一、颗粒群算法简介颗粒群算法（Particle swarm optimization，PSO）是一种智能优化算法。
它最初是由卡内基梅隆大学的Eberhart和Kennedy于1995年提出的。
其基本思想来源于对鸟群和鱼群等自然群体的行为模拟。
颗粒群算法的核心是种群中个体的位置和速度的更新。
在每个更新步骤中，每个个体的速度和位置都会被更新。
更新规则由一个权重向量来控制，该向量可以自适应地调整。
颗粒群算法需要在优化问题的解空间上操作，因此可以较好地解决连续优化问题。
二、颗粒群算法在物流路径规划中的应用基于颗粒群优化算法的物流路径规划可以被分为两个阶段。
第一阶段：建立物流网络首先，需要建立物流网络。
物流网络是利用节点和边表示物流概念与拓扑结构关系的数学模型。
在网络中，节点代表起点和终点，边代表物流路径，其权重可以表示距离或者时间成本等。
然后，需要定义适合颗粒群算法的目标函数。
通常，该目标函数可以表示为运输成本的最小化或路程时间的最短化等。
第二阶段：优化物流路径在第二阶段中，需要使用颗粒群算法优化物流路径。
首先，需要确定合适的适应度函数，例如，利润最大化、成本最小化等。
然后，颗粒群算法将被用来优化适应度函数。
在PSO过程中，个体的位置和速度都会被不断地改变，直到找到最优解。
在物流路径寻优的过程中，个体位置表示物流路径方案，速度表示路径的代价。
三、结论总之，物流路径规划是一个复杂的问题，如果考虑多种因素（如距离、交通状况、运输成本等），就会更加复杂。
基于颗粒群优化算法的物流路径规划为决策者提供了一种有效的方法，它可以帮助决策者更加迅速地找到最优解。
基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化王铁君;邬月春【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2011(047)029【摘要】通过结合混沌的遍历性和粒子群的快速性的优点,提出了一种用于求解物流配送路径优化问题的混沌粒子群优化算法.该算法利用混沌变量产生初始粒子群,对子代部分粒子群进行微小扰动,随着搜索过程深入逐步调整扰动幅度,通过调整惯性权重因子克服标准PSO算法的早熟和易陷入局部最优值等缺陷.将混沌粒子群优化算法用于物流配送路径优化,建立了数学模型,在此基础上设计了相应的算法.将该算法和遗传算法、标准粒子群算法进行比较,证明了其收敛速度和寻优能力的优越性.%Combining traverse of chaos and quickness of particle swarm,a chaotic particle swarm optimization algorithm is proposed for logistics distribution route problem.This algorithm generates the initial particles and adds a small disturbance to the partial particles of child generation group by using chaos variable.The disturbance amplitude is adjusted little by little and adjusts the inertia weighting factor as the search goes on to break away from local best solutions.This algorithm of chaotic particle swarm optimization is investigated to solve logistics distribution route problem.The mathematic mode is established and the solution algorithm is developed.The simulation resuIts of example indicate that chaotic particle swarm optimization algorithm solves the defects of genetic of Genetic Algorithm(GA) and the PSO algorithm which are apt to trap in localminimums and premature problem,and has great advantage of convergence property.【总页数】4页(P218-221)【作者】王铁君;邬月春【作者单位】西北民族大学数学与计算机科学学院,兰州730030;兰州交通大学自动化与电气工程学院,兰州730070【正文语种】中文【中图分类】TP301【相关文献】1.基于粒子群算法下的物流配送路径优化机制 [J], 张剑宗2.基于粒子群算法的农产品冷链物流配送路径优化研究 [J], 杨玮;李国栋;张倩3.基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化方法 [J], 张淑丽; 张涛; 崔岩; 刘仁贵4.基于粒子群算法下的物流配送路径优化机制 [J], 张剑宗5.基于混合粒子群算法的物流配送路径优化问题研究 [J], 郭美;肖敏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于微粒群优化算法的物流配送中心选址问题研究摘要：结合物流配送中心选址的特点，建立数学模型，在此基础上研究了基于微粒群算法的物流多配送中心选址问题，得到一种新的多配送中心选址方法。
仿真结果证明此方法比传统选址方法更适合多配送中心选址和非线性问题的优化，并且具有传统算法所不具备的灵活性，适用多样的物流配送模型。
关键词：物流；配送中心选址；微粒群算法Abtract:Accordingtothecharacteriticoflogiticditributioncente rallocation,thepaperetabliheamathmodelandpropoeanewmethodoflogit icditributioncenterallocationbaedonParticleSwarmOptimizationAlgo rithm.Thee某perimentalreulthowthatthenewalgorithmimoreuitableandadaptivetoth eoptimizationformulti-logiticditributioncenterallocationandnon-linearproblemthanconventionalalgorithm.Keyword:logitic;ditributioncenterallocation;ParticleSwarmOpt imizationAlgorithm0引言物流配送中心选址问题是物流系统规划中的重要环节，选址的好坏将直接影响到整个物流系统的物流服务成本及其服务范围[1]。
根据配送中心数量的不同，可分为单一物流配送中心选址问题和多物流配送中心选址问题，前者无需考虑竞争力、配送中心之间的需求分配、配送中心的成本等，只涉及到运输成本，适用面不广泛；对于大多数企业而言，多物流配送中心选址的问题更为普遍，更接近实际情况。
因此，本文主要研究多物流配送中心选址的问题，并为降低物流成本提出一种新的研究方法。
基于智能算法的供应链配送路径优化研究随着全球经济的发展和市场竞争的加剧，供应链管理成为了企业成功的关键因素之一。
供应链配送路径优化是供应链管理中的重要环节，它涉及到物流成本、时间效率和客户满意度等多个方面。
随着智能算法的发展和应用，基于智能算法的供应链配送路径优化成为了一个热门研究领域。
一、智能算法在供应链配送路径优化中的应用智能算法是一种模拟人类智能思维过程的计算方法，它可以通过学习和优化来提高问题求解的效率和准确度。
在供应链配送路径优化中，智能算法可以通过优化算法和决策模型来寻找最优的配送路径，从而降低物流成本和提高配送效率。
1. 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程来寻找最优解。
在供应链配送路径优化中，遗传算法可以通过对路径的编码、选择、交叉和变异等操作来搜索最优的路径方案。
通过不断迭代和优化，遗传算法可以找到最优的配送路径，从而降低物流成本和提高配送效率。
2. 粒子群算法粒子群算法是一种模拟鸟群寻找食物的行为的优化算法，它通过模拟粒子在解空间中的搜索过程来寻找最优解。
在供应链配送路径优化中，粒子群算法可以通过模拟粒子在解空间中的移动和搜索来寻找最优的路径方案。
通过不断迭代和优化，粒子群算法可以找到最优的配送路径，从而降低物流成本和提高配送效率。
二、智能算法在供应链配送路径优化中的挑战和解决方案虽然智能算法在供应链配送路径优化中具有很大的潜力，但是也面临着一些挑战。
1. 多目标优化问题供应链配送路径优化通常涉及到多个目标，如物流成本、时间效率和客户满意度等。
由于这些目标之间存在着相互制约和矛盾，因此如何在多个目标之间进行权衡和优化是一个难题。
解决这个问题的方法之一是引入多目标优化算法，如多目标遗传算法和多目标粒子群算法等。
这些算法可以通过寻找非劣解集合来解决多目标优化问题，从而提供供应链决策者多个可行的优化方案。
2. 大规模问题求解供应链配送路径优化通常涉及到大规模的问题求解，如大量的配送点和配送车辆等。
基于改进粒子群算法的物流配送车辆调度马冬青;王蔚【摘要】The logistics distribution vehicle scheduling problem is to arrange distribution efficiently with limited resources. The optimization goal is to obtain a program which has lower cost with the constraints of the requirements of the users and the conditions of the vehicles. Affected by many factors, such as the location and requirement of customers, and the transport capacity of delivery vehicles, the vehicle scheduling problem is very complicated. A mathematical model of the double-way vehicle scheduling problem is established, considering the mile limit and user limit, and referring to the classic vehicle routing problem model. Based on the particle swarm optimization, a distribution vehicle scheduling algorithm is given. And by using hill-climbing methods, the local searching ability ofthe particle swarm optimization algorithm is improved.%物流配送车辆调度问题是指安排有限的车辆有效地完成配送任务。
基于智能算法的物流配送路径优化研究与应用一、引言物流配送路径优化是物流管理中的重要环节，对于提高物流运输效率、降低物流成本具有重要意义。
随着智能算法的不断发展与应用，基于智能算法的物流配送路径优化也成为研究的热点。
本文旨在探讨基于智能算法的物流配送路径优化的研究与应用。
二、智能算法在物流配送路径优化中的应用1. 遗传算法遗传算法是一种仿生算法，通过对染色体的操作来模拟遗传过程，以求解复杂的优化问题。
在物流配送路径优化中，可以将物流配送问题转化为染色体的编码问题，通过遗传算法来求解全局最优的配送路径。
2. 蚁群算法蚁群算法是一种基于模拟蚂蚁觅食行为的算法，通过蚁群中多个蚂蚁的协作来求解优化问题。
在物流配送路径优化中，可以将蚁群看作为多辆配送车辆，通过蚂蚁的运动轨迹来确定最优的配送路径。
3. 粒子群优化算法粒子群优化算法是一种启发式优化算法，通过模拟社会中粒子之间的协同行为来寻找最优解。
在物流配送路径优化中，可以将粒子看作为配送车辆，通过粒子的移动轨迹来确定最优的配送路径。
4. 模拟退火算法模拟退火算法是一种全局优化算法，通过模拟金属退火过程来搜索问题的最优解。
在物流配送路径优化中，可以将配送路径看作金属的结构，通过模拟退火的过程来优化配送路径。
三、基于智能算法的物流配送路径优化研究与方法1. 问题建模与目标函数定义根据实际的物流配送问题，将其抽象成数学模型，并定义适合的目标函数。
目标函数可以包括配送路径的总行驶距离、总耗时、总成本等。
通过优化目标函数，找到最优的配送路径。
2. 智能算法选择与参数设置根据具体问题的特点和要求，选择适合的智能算法，并设置相应的参数。
不同的智能算法对于不同的问题可能有不同的效果，需要根据实际情况进行选择和调整。
3. 优化算法实现与求解根据选定的智能算法和参数设置，编写相应的代码实现，并进行求解。
通过迭代和优化过程，求得最优的配送路径。
四、基于智能算法的物流配送路径优化应用案例1. 基于遗传算法的物流配送路径优化以某物流公司为例，运用遗传算法对配送路径进行优化。
京东绿色物流视角下配送路径优化研究-物流论文-管理学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——摘要：基于绿色环保视角,通过在物流配送中引入油耗、污染物排放等因素,构建出配送路径优化模型,运用蚁群算法(ACA)进行优化求解,结合实例证明了该优化模型的可行性和有效性,能够达到路径最短且污染物排放量最低的目的。
关键词：绿色物流; 路径优化; 蚁群算法;Research on optimization of green logistics distribution pathTaking JD distribution as an exampleZHANG Xiao-lin LIANG Li-jun ZHANG Meng-wanSchool of Information Management,Beijing Information Scienceand Technology UniversityAbstract：From the perspective of green environmental protection, this paper constructs a distribution path optimization model by introducing factors such as fuel consumption and pollutant emission into logistics distribution,and uses the ant colony algorithm(ACA) to solve the optimization problem. The feasibility and effectiveness of the optimization model are proved by an example, which can achieve the purpose of the shortest path and the lowest pollutant emission.一、研究背景与动因人类合理利用自然资源推动了社会进步，但过度地消耗资源对环境造成了巨大危害，比如生态破坏、气候反常等。
基于粒子群算法的物资配送优化决策研究作者：王琦付泉蒲晓鹏来源：《科技创业月刊》 2018年第8期摘要：物资配送中心选址、配送点的设置，对降低物流成本、提高物流效率有重要作用。
粒子群算法具有运算时间短、精度高等优点，适宜物资配送中心选址及配送点设置决策。
根据资配送原则建立相应的配送模型，并采用粒子群算法求解。
仿真结果表明，求解规模为30个物资配送点的模型时，粒子群优化算法运行时间仅为2.123s，在第38代收敛到最优。
关键词：物资配送；粒子群优化算法中图分类号中图分类号：F252文献标识码：ADOIdoi：10.3969/j.issn.1672�2272.2018.08.0380引言目前农副产品配或生鲜半成品加工物资配送存在保鲜技术落后的问题，这对配送时间的要求很高。
在配送对象地点相对固定的情况下，这类物资的配送有其相对固定的方案。
一旦配送对象的位置发生改变，就要实时设计新的配送方案。
在实时性要求较高、配送规模较大的情况下，人工计算的效率较低，并不能满足要求。
本文建立的物资配送中心选址和配送点设置问题的数学模型是一个选址/分配模型。
对农副产品等的物资配送中心选址和配送点设置，采用粒子群(multi�objectiveparticleswarmoptimization,PSO)算法进行求解。
该算法是一类基于群体的智能随机优化算法，解决了非线性、不可微和多峰值等复杂问题，因此被广泛应用于函数优化、系统控制、选址优化、园区规划、神经网络训练以及其他的社会应用领域。
1物资配送问题的数学模型构建1.1问题描述农副产品、生鲜半成品加工物资等物资配送问题的数学模型要在满足距离上限的前提下，从物资配送点中找出供给站，并向各物资配送点配送物品。
考虑一个大型的农副产品仓库（物资配送中心）情况,需要将存储的农副产品物资配送到若干大型超市或农贸市场（需求点）。
本研究基于以下假设：首先该农副产品仓库的物资储备是充足的，不存在缺货情形；其次各需求点（超市或农贸市场）的地理位置、农副产品仓库与各个物资需求点以及各物资需求点之间的运输路线和距离数据都是已知的；第三，用于配送运输的车辆数目一定，不存在车辆闲置的问题，且每辆车的最大载重量是固定的。
本科毕业设计论文题目基于粒子群算法的配送路线优化研究专业名称信息与计算科学学生姓名陈波指导教师刘尊毕业时间2015年6月任务书一、题目基于粒子群算法的配送路线优化研究二、指导思想和目的要求物流配送路线对物流配送效率和物流成本有重要影响，是物流配送中的核心问题对配送路线进行优化有重要意义。
粒子群算法是在组合优化领域得到广泛的应用的一种优化方法。
本选题通过分析，确定配送路线优化问题的优化目标以及约束条件，建立配送路线优化的数学模型，并利用粒子群算法对该模型进行求解。
要求能够结合一个实例，完成模型的建立和粒子编码，并使用matlab编程实现问题的优化求解算法。
三、主要技术指标（1）建立配送路线优化问题的数学模型（2）掌握粒子群算法求解优化问题的一般步骤（3）结合实例，编程实现用粒子群算法求解配送路线优化问题（4）对优化结果进行评估四、进度和要求第1-2周：搜集资料，完成开题报告；第3-4周：掌握粒子群算法优化一般步骤；第5-7周：建立最短路线优化的配送路线优化模型；第8-9周：利用粒子群算法对配送路线进行优化；第10-12周：应用MATLAB实现粒子群优化的算法；第13周：对结果进行评价；第14-15周：撰写论文准备答辩。
五、主要参考书及参考资料[1] 纪震,吴青华,廖惠连. 粒子群算法及应用2009.1[2]潘峰,李位星,高琪. 粒子群优化算法与多目标优化2013.7[3] 谢晓锋,张文俊,杨之廉. 微粒群算法综述[J].控制与决策2003:129-134.[4] 梁军. 粒子群算法在最优化问题中的研究[D].广西师范大学,2008.[5] 薛婷. 粒子群优化算法的研究与改进[D].大连海事大学,2008.[6] 随聪慧. 粒子群算法的改进方法研究[D].西南交通大学,2010.[7]李艳丽.基于多目标优化的粒子群算法研究及其应用[D].西南交通大学,2014.[8]李建勇. 粒子群优化算法研究[D].浙江大学,2004.[9]张利彪. 基于粒子群优化算法的研究[D].吉林大学,2004.学生指导教师系主任摘要物流业已经成为国民经济的重要产业，物流配送环节正受到日益广泛的关注,而配送中的物流配送路线问题成为了物流配送中的核心问题。
然而物流运输成本居高不下的究其原因主要是出现了一些不合理的运输和方式，如对流运输、迂回运输、非最短路径运输和配送、非满载运输等。
本文正是在这一背景下产生，文章重点研究了物流配送路径优化模型的建立和粒子群算法的问题。
近年来，粒子群算法在组合优化领域得到广泛的应用，但在优化路线问题上还不成熟。
本课题尝试采用粒子群算法解决配送路线优化问题。
重点研究了粒子群算法解决最短配送路线优化问题。
本次论文对物流配送路线优化问题的研究，通过对不同的物流配送模型的研究，分析建立一般的最短路线的物流配送模型，加入多个约束条件同时为了对模型进行计算,对比几种优化算法, 分析了遗产算法和粒子群算法的优缺点，最后选择粒子群优化算法做为研宄对象。
最后通过现实举例来验证模型和粒子群算法的配送路径的优化结果。
最后通过数据来结果对比优化后的路线和一般路线的差异。
本文的研究表明，所得物流配送路线优化模型通过粒子群算法，能够有效的解决车辆最短路线问题，且优于传统的粒子群算法的特征，更能有较好的搜索全局能力，有效的避免算法早熟收敛。
本文形成了比较系统的配送路线优化理论和方法，能够为物流企业选择配送路线提供理论支持，具有实际应用价值。
关键词：物流配送问题，数学建模，粒子群算法ABSTRACTThe logistics industry has become an important industry in national economy, logistics and distribution sectors are being increasingly widespread attention, but the distribution of logistics and distribution logistics distribution routing problem has become the core issue. However, the high cost of logistics and transport The main reason is there are some irrational transport and methods, such as convective transport, circuitous transport, the shortest route to transport and distribution, transportation and other non-full load. This article is produced in this context, the article focuses on the creation and distribution route optimization model of particle swarm optimization problems. In recent years, PSO in the field of combinatorial optimization has been widely used, but the issue is not yet ripe route optimization. This paper attempts to use the particle swarm optimization algorithm to solve the problem of delivery routes. PSO focuses on solving the shortest delivery route optimization problem.The paper on logistics and route optimization problem, through the study of different distribution models, analyze the establishment of general shortest route logistics model, add multiple constraints and in order to model calculations, comparison of several optimization algorithms analyze the advantages and disadvantages of heritage and PSO algorithm, the final choice of PSO as a Subsidiary object. Finally, to validate the results of the model and particle swarm optimization algorithm, for example through the distribution route of reality. Differences between the results of the last to optimized routes and general route through the data. This study shows that income distribution route optimization model by PSO algorithm can effectively solve the problem of vehicle the shortest route, and superior to traditional particle swarm optimization features, more better global search capability and effective avoidance algorithm premature convergence. In this paper, the formation ofa more systematic distribution route optimization theory and methods, to provide theoretical support of logistics companies have chosen the route of delivery, has practical value.KEY WORDS：Logistics and distribution problems，mathematical modeling，particle swarm optimization目录第一章绪论 (1)1.1企业的定义和作用 (1)1.2研究中小企业财务风险意义 (2)1.2.1、中小企业的经营特点 (3)1.2.2、中小企业的发展困境及战略选择 (5)1.3层次分析方法的国内外研究现状 (6)第二章层次分析法介绍 (9)2.1层次分析法基本思路 (9)2.2层次分析法的注意事项 (9)2.2.1层次分析法的特征 (10)2.3层次分析法的基本步骤 (10)2.3.1建立层次结构模型 (10)2.3.2构造成对比较阵 (11)2.3.3计算权向量和一致性检验 (13)2.3.4计算组合权向量和组合一致性检验 (14)2.4层次分析法的发展及其广泛运用 (16)第三章中小企业财务风险 (19)3.1财务风险的定义和类型 (19)3.2国内外中小企业经营现状及面临的财务风险 (19)3.3我国中小企业财务风险的现状 (20)3.4中小企业财务风险的引发因素分析 (21)3.4.1中小企业财务风险的控制和防范对策 (22)第四章中小企业财务风险评价的案例分析 (25)4.1相关案例 (25)4.2层次分析法在方案选择中的意义 (25)4.3风险结构模型的建立 (26)4.4模型求解 (28)4.4.1比较尺度 (28)4.4.2判断矩阵的构建 (29)4.4.3计算权向量及一致性检验 (30)4.4.3.1.权重计算 (30)4.4.3.2.一致性检验 (30)4.4.3.3.计算子准层相对于目标层的合成权重 (33)4.5数据分析与结论 (34)第五章总结与展望 (35)5.1总结 (35)5.2 展望 (35)5.2.1中小企业发展趋势 (35)5.2.2中小企业国际合作 (36)参考文献 (38)致谢 (40)毕业设计小结 (41)第一章绪论1.1企业的定义和作用企业是从事生产、流通、服务等经济活动，以生产或服务满足社会需要，实习自主经营、独立核算、依法设立、具有经济法人资格的一种营利性的经济组织。
