1、目目 录录 第一章 第一章 绪论 . 3 1.1 研究背景. 3 1.2 本文研究目的和意义 4 1.2.1 本文研究目的. 4 1.2.2 本文研究的意义. 5 1.3 本论文的主要工作. 6 第二章 路径优化研究现状与分析. 7 2.1 研究现状. 7 2.2 研究方法. 8 第三章 各种智能优化算法介绍 8 3.1 智能优化算法 8 3.1.1 禁忌搜索算法. 8 3.1.2 模拟退火算法 9 3.1.3 遗传算法. 9 3.1.4 粒子群优化算法 10 3.1.5 神经网络算法 11 第四章 基于蚁群算法系统开发基本思想 11 4.1 物流配送的问题描述. 11 4.2 数学模型的建立
2、. 12 4.3 约束条件. 12 4.4 优化目标. 13 4.5 优化配送路线的蚁群算法. 13 4.5.1 基本思想. 13 4.5.2 算法实现 14 4.6TSP 问题概述. 15 4.7 基于蚁群算法求解旅行商问题（TSP）的基本流程. 15 4.8 VRP 相关问题论述. 18 第五章 蚁群算法的改进 . 19 5.1 问题描述. 19 5.2 最大最小蚁群算法. 20 5.3 蚁群算法的其他改进策略. 21 第六章 软件实现 24 6.1 功能要求 24 6.2 总体设计. 24 6.3 软件架构 25 6.4 测试文档 25 第七章 总结语 26 参考文献 28 摘要：摘要：
3、本文所要探讨的物流配送路径优化问题，是基于改进蚁群算法的物流最优 路径选择系统，算法实际上是正反馈原理和启发式算法相结合的一种算法。该软 件采用 C+语言编写，用 Qt 做界面，可在 Win7 下运行。在选择路径时，蚂蚁利 用了路径上的信息素，不断叠加，最终产生最优路径。本系统提供给合乎用户需 求的优化路径策略，如路径最短、时间最短等进行配送路线规划方案。结合网上 已有资源及多次实验计算，从而证明合理的使用蚁群算法进行路径线路，能够高 效、快速的得到问题的最优解或接近最优解。 关键词关键词：基本蚁群算法；最大最小蚁群算法；物流配送；蚁群系统；路径优化； 第一章 绪论 1.1 研究背景 在美国，
4、物流产业链被人们形象地比作“尚未开发的价值 400 亿美元的金矿 “。数据显示，仅在每年物流成本上的支出，美国工业界就需要支付达到 4000 亿美元。如此庞大的数字，我们如果仅仅将它降低 10，一年就可以节约近 400 亿美元。在我国，2004 年后，随着网络时代的极速发展，带动了网购即电子商 务的发展，相应地我国对物流的需求也愈发增大。商务部公布的数据显示，去年 我国物流总额将近 384 亿元，仅仅过了一年，增幅较往年就到到了 29 个百 分点，物流业的经济产出可见一斑。然而，就目前物流业发展可见，其发展己经 成为经济发展过程中必须有效管理的问题。 数据显示我国 GDP 中物流所占比持续 偏
5、高，甚至高于发达国家。如此可见，物流业经济的迅猛增长已经是势不可挡。 然而通过观察以往的研究可以发现，我国现阶段物流配送的发展依旧十分落 后，只配不送的尴尬现状造成物流配送中出现低效率、高成本、服务差等诸多问 题，这已经严重影响到了电子商务在未来市场的长足发展，要知道，电子商务在 网络时代中占据着极其重要的经济地位。高成本、低效率的物流配送使得在网上 瞬间完成的电子商务所节约的时间、费用已变得毫无意义。试想一下，用户花费 较少的支出买了商品，却需要在商品配送上另花费更多的时间和金钱，这本身就 是一个不合理的现象。因此该如何实现高效、迅捷的配送是企业经营急需解决的 问题。鉴于此，研究运用科学方法
6、，合理建立一个高效率、低成本的物流配送系 统来支持电子商务在物流业的发展己成为当务之急。 1.2 本文研究目的和意义 1.2.11.2.1 本文研究目的本文研究目的 物流配送网络是指物流过程中相互联系的设施及组织的集合。 多种不同的物 流节点和联结各点的线路构成了整个物流网络。 其中节点包括仓库以及配送中心 等，按规定进行物流配送运营的路线和航线则构成了物流线路。物流配送路径优 化需要解决的根本问题就是从生产区域到消费区域的空间转移过程中对实现物 品移动(运输)途径的优化。由于配送路径问题求解演算是属于 NPHard（非确 定性多项式）的问题，问题往往复杂性较高。此类问题的解决方法有不少，传统 方法包括启发式算法和精确算法。实际解决中采用精确算法确实可得最优解，弊 端则是求解时间会随着问题规模的增大而指数增长。 一旦需要解决的节点过多往 往需要花费很多时间，因此在大数据的问题解决中运用很少。相比之下，启发式 算法就要合适的多，它通常可以根据问题的特性而将其化为多个小问题，以较为 直观的方式来求解各个支问题。这是该方法的优势所在。可是以往的研究成果表 明， 尽管
