嵌入式毕业论文--城区物流快递送货的路径选择研究
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1、 本本 科科 毕毕 业业 论论 文文 城区物流快递送货的路径选择研究 The Research of path Choice for City Logistics Express 系(院)名称: 计算机科学与信息工程学院 专业班级: 11 届计算机科学与技术嵌入方向 学生姓名: 学生学号: 指导教师姓名: XXX 指导教师职称: 副 教 授 2012 年 5 月 城区物流快递送货的路径选择研究 摘要:物流快递是现代电子商务的支撑基础。我们越来越依赖于物流的同时,也伴随着 很多问题,比如能不能尽快送到目的地,怎样才能最快送到等。物流快递送货的路径选择 即对于给定的一组订单,先送什么后送什么的路径
2、规划。对于小规模的送货可用最短路径 和动态规划等方法实现,但是随着问题规模的扩大,组合优化问题常常会呈现组合爆炸的 特征,此类问题无法使用常规方法来求解,属于 NP-Hard 问题,车辆路径问题就是典型的 组合优化问题。蚁群算法(ACO)是受自然界中蚂蚁搜索食物行为启发而提出的一种智能 优化算法。研究发现,蚁群算法可以较好地求解 VRP(Vehicle Routing Problem,车辆路 径优化)等组合优化问题。蚁群算法发现较好解的能力很强,具有分布式计算、鲁棒性强、 易于与其他方法结合等优点,具有十分广阔的应用前景。然而,蚁群算法存在求解速度慢, 在规模扩大后带来收敛慢等问题。对车辆路径
3、问题解决上,现有的蚁群算法存在难以回归 原点等问题。这些问题也是我们面临的巨大挑战。 本文采用的是面向对象的 VC 语言,依据蚁群算法解决配送路线的优化问题,文章从 以下几个方面展开:首先充分概括了当前的蚁群算法在车辆路径问题上的研究。详细分析 了基本蚁群算法的原理,然后详细阐述了 VRP 问题并引用了其数学模型,并介绍了蚁群算 法解决 VRP 问题的方法以及现状面临的挑战。并将遗传算法的复制、交叉、变异等遗传算 子引入蚁群算法,同时改进信息素的更新方式、客户点选择策略,以提高算法的收敛速度 和全局搜索能力。 关键词: 物流配送 车辆路径问题 蚁群算法 The Research of path
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