基于启发式函数蚊群算法的VRP优化研究.pdfVIP

文章编号：1003—142l(2叭O)0卜】【(】88—05 中图分类号：0229；U116．2 文献标识码：A 基于启发式函数蚊群算法的 VRP优化研究 Research0nVRPOptimizationbased0nHeuristicFunctionoftheAntColonyAlgorithm 郑小雪 (福建农林大学 交通学院，福建 福州 550002) (TransportationCollege，FujianAgricultureandForestryUniversity，Fuzhou，Fujian350002，China) 物 窑 进行组织配送 ，即根据 货物量进行车辆的分 配和配送 线路 的生成 ，也就是研究车辆的路 摘 要 ：车辆路径 问题是一个NP难题 ，蚁群算法是 径 问题 。 由于从事城市配送汽车货运工作条 求解诸如车辆路径安排等组合优化 问题 的有效工 件复杂 ，不仅货运点多、货物种类繁多、道 具 ，为此利用启发式函数对传统的蚁群算法进行 改 路 网复杂 ，而且运输服务地 区内运输 网点分 进和优化 。并通过实例对该方法进行检验 ，其结果 布不均匀 。因此 ，如何应用现代数学方法及 显示 ，启发式函数蚁群算法的性 能 ，优 于传统 的蚁 计算机快速求解路线优化方案 ，是 国内外专 群算 法 。 家学者普遍探索的重要课题 。 关键词 ：车辆路径 问题 ；启发式函数 ；蚁群算法 1 VRP问题描述及分类 从配送 中心 (物流据点)用多辆车 向多个 Abstract：Vehicle routingproblem isa NP problem ，the 需求点 (客户)送货 ，每个需求点的位置和需 antcolonyalgorithm isan effective toolforsolving the 求量为 已知 ，每辆车的载重量一定 ，要求合 com bined optim ization problem such asvehicle routing 理安排车辆路线 ，达到一定的 目标 (如路程最 arrangements，so the traditionalantcolony algorithm is 短 、费用最少 、时间尽量少 、使用车辆尽量 improvedand optim ized by using the heuristic function． Throughexamination on thisalgorithm byexampletest，the 少等)即为VRPIh~题 …。并满足以下条件 ：每 resultshowsthe performance ofthe antcolony algorithm 条配送路径上各需求 点的需求量之和 ，不超 withheuristicfunctionissuperiortothetraditionalalgorithm ． 过车辆载重量 ；每条配送路径 的长度不超过 Key w ords：Vehicle Routing Problem；HeuristicFunction； 车辆一次配送的最大行驶距离 ；每个需求点 AntColonyAlgorithm