基于优化的粒子群算法的物流配送路径问题研究.docx

PAGE1 / NUMPAGES40 基于优化的粒子群算法的物流配送路径问题研究 摘 要 随着市场经济的突飞猛进与现代物流技术的发展,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径问题成为了物流配送中的核心问题。 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改进问题。本文对物流配送路径问题进行了深入研宄,通过对多种不同目标的物流配送模型研究,分析总结模型建立的一般步骤,并建立了基于最短路径的多个车场多个车辆的物流配送模型,同时从控制车辆行驶里程角度考虑,对车辆服务客户数量加以限制,加入了新的约束条件。同时为了对模型进行计算,分析对比多种算法,最后选择粒子群算法做为研宄对象。通过对传统粒子群算法缺点的研宄,设计了一种自适应变异的粒子群优化算法。文章通过对现有一些改进方法的分析研究,对传统算法进行了优化,引入模糊分类、自适应变异机制、加入新的变异概率和可调节适应度方差,以达到对当前粒子进行自适应调整的目的,从而避免早熟收敛,形成新的自适应变异的粒子群优化算法。同时本文给出一种编码模式,降低了出现不可行解的概率。最后通过MatLab 2011a平台对所做内容进行仿真实验,验证相应结论,仿真内容分别为用文章建立的多车场多车辆模型验证优化算法的可行性和优越性,用前文给出的基于最短路径最少车辆和基于顾客满意度的两个模型验证基于不同目标前提下的配送模型所得物流配送方案不同。仿真获得两个结论,分别为本算法在求解此类问题时具有优于传统粒子群算法的特征,既保持了较好的全局有哪些信誉好的足球投注网站能力,又可有效避免算法早熟收敛;基于不同最优配送目标的物流配送模型,所得物流配送方案具有差异性。 关键词:物流配送问题;数学建模;粒子群算法;自适应 目 录 摘要 I Abstract II 目录 Ill 1绪论 1 1.1 研宄的背景与意义1 1.2 研宄现状综述1 1.2.1国内外研究现状2 1.2.2算法研宄现状3 1.3 研究内容与研宄方法4 1.4 本文的组织结构5 2物流配送模型建立与常见模型分析8 2.1 物流配送路径问题相关研究8 2.1.1 物流配送路径问题定义8 2.1.2物流配送路径问题分类8 2.2 物流配送路径问题数学建模种类9 2.3 模型举例10 2.3.1 基于行驶距离最短和使用车辆最少的物流配送问题10 2.3.2基于开放式车辆路径的物流配送问题11 2.3.3基于顾客满意度的物流配送问题12 2.4 模型建立思路总结14 2.5 基于最短路径的多车场多车辆配送模型建立15 3物流配送路径问题相关算法研究19 3.1 物流配送路径问题相关算法研究19 3.2 常见现代优化算法分析与对比20 3.2.1算法举例20 3.2.2算法比较24 3.3 传统粒子群算法局限性分析25 3.3.1经典PSO算法25 3.3.2传统算法的流程26 3.3.3算法具体描述27 3.3.4粒子群算法特点分析31 3.4 已有粒子群算法的改进方法31 4一种改进的粒子群算法设计35 4.1 改进后的自适应变异粒子群算法35 4.2 粒子编码37 4.3 算法实现的具体步骤38 4.3.1算法实现步骤文字表述38 4.3.2 算法实现步骤的流程图表述39 4.4 优化的粒子群算法与其他算法比较41 4.4.1优化的粒子群算法与遗传算法的比较41 4.4.2优化的粒子群算法与传统粒子群算法比较42 5 MatLab仿真与实验44 5.1 算法仿真环境44 5.2 算法可行性与对比分析44 5.2.1仿真实验数据44 5.2.2算法可行性研究45 5.2.3优化算法与传统算法的对比分析46 5.3 基于不同目标模型的对比研究49 5.3.1仿真实验数据49 5.3.2 仿真结果49 5.4 仿真结果总结51 6 结论与展望53 6.1 本文工作总结53 6.2 研宄展望54 参考文献56 作者简历59 独创性声明60 学位论文数据集61 1绪论 1.1 研究的背景与意义 迅速发展的现代科学技术,加强了全球经济一体化的脚步,国家正面临着前所未有的机遇和挑战,而物流对于经济活动的影响,越来越受到人们