基于改進(jìn)混合蟻群算法的帶時(shí)間窗車(chē)輛路徑問(wèn)題優(yōu)化研究

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1、分類(lèi)號(hào)：ＴＰ３９１１單位代巧；０３６姜蔽巧玉乂爹？ＡＮＨＵＩＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ論支題目：基于改進(jìn)混合議群算法的帶時(shí)間窗車(chē)輛路徑間題優(yōu)化硏究作者姓名：韓越專(zhuān)業(yè)名務(wù)：軟件工程導(dǎo)師姓名；葛斌教授—￣完成時(shí)間—六年六月；二〇論文編號(hào)：中圖分類(lèi)號(hào)：ＴＰ巧５２０：學(xué)科分類(lèi)號(hào)：密級(jí)公開(kāi)安徽理王大學(xué)碩去學(xué)位論文基于改進(jìn)源合蟻群算法的帶時(shí)間窗車(chē)輛路徑問(wèn)題優(yōu)化研究作者姓名：韓越專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)：軟件工稻研

2、究方向：智能計(jì)算導(dǎo)師姓名：葛嫌教授導(dǎo)師單位：安徽巧工大學(xué)計(jì)覚機(jī)學(xué)院答辯委員會(huì)主席：王根南論文答辯日期：２０１６年６月４日安微理工大學(xué)研究生處年月日ＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｉｎＳｏｆｔｗａｒｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｖｅｈｉｃｌｅｒｏｕｔｉｎｒｏｂｌｅｍｗｉｔｈｔｉｍｅｗｉｎｄｏｗｓｇｐｂａｓｅｄｏｎｉｍｒｏｖｅｄｈｙｂｒｉｄａｎｔｃｏｌｏｎｙａｌｏｒｉｔｈｍｐｇＣａｎｄｉｄａｔｅ；ＨａｎＹｕｅＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：Ｇｅ

3、ＢｉｎｐＣｏｌｌｅｅｏｆＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｐｇｇＡｎｈｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．１６８ＲｏａｄＨｕａｉｎａｎ２３２００１，ＰＲＮｏ，Ｓｈｕｎｇｅｎｇ．．ＣＨＩＮＡ，，獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加Ｗ標(biāo)注和致謝的地方Ｗ外，論文中不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果，也不包含為獲得安徽理工大學(xué)或其他教育機(jī)

4、構(gòu)的學(xué)位或證書(shū)而使用過(guò)的材料一。與我罔工作的罔志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均己在論文中作了明確的說(shuō)明并表示謝意。學(xué)位論文作者簽名；曰期：化年＾月曰，＿＾學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)本學(xué)位論文作者完全了解安徽巧工大學(xué)有保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識(shí)產(chǎn)權(quán)單位屬于安徽理工大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤(pán)，允許論文被查閥和借閱。本人授權(quán)安徽理工大學(xué)可拚學(xué)位論文的全部或部分巧容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可Ｌ乂采用影印、縮印或巧描等復(fù)制手段保存、

5、匯編學(xué)位論文。（保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書(shū)）＇學(xué)位論文作者簽雜：斗扛獻(xiàn)簽字日期各年（月＾曰導(dǎo)師簽葦：來(lái)？＾簽字曰期么Ｘ）／備年／月ｇ曰＾摘要摘要當(dāng)今物流業(yè)發(fā)展迅速，而物流配送過(guò)程較為復(fù)雜，其中運(yùn)輸成本與總成本的比率已經(jīng)超過(guò)５０％。提高配送過(guò)程中車(chē)輛調(diào)度的效率，降低運(yùn)輸成本，同時(shí)滿足一，不但在理論上有定的研究?jī)r(jià)值顧客各種各樣的需求，而且在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中也有－定的意義。本文首先對(duì)物流配送業(yè)務(wù)流程；＾及ＶＲＰ問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，通過(guò)對(duì)前人研巧成果的總結(jié)，在深入了解蟻群算法和細(xì)茵覓食

6、算法的優(yōu)缺點(diǎn)的前一提下，提出了種改進(jìn)混合蟻群算法的新型啟發(fā)式算法。主要研巧工作如下：１ＲＰＴＷＲＰＴＷ通過(guò)對(duì)Ｖ的問(wèn)題描述，建立本文的Ｖ?jǐn)?shù)學(xué)模型，模型中相（）ＶＲＰ問(wèn)一對(duì)于題增加兩個(gè)約束條件。第，從配送中也出發(fā)，服務(wù)完客戶節(jié)點(diǎn)后，＇必需返回配送中也二送任務(wù)必需由一輛車(chē)來(lái)完成；第，每個(gè)客戶節(jié)點(diǎn)的配，，且僅服務(wù)一次，車(chē)輛須在指定的時(shí)間窗肉服務(wù)客戶，如果早到須等待。一不足口，對(duì)信息素更新方法進(jìn)行）本文針對(duì)蟻群算法易陷入局部最優(yōu)解這改進(jìn)一。當(dāng)次迭代結(jié)束，所有的媽蟻均構(gòu)建出解后，對(duì)信息素矩陣進(jìn)行更新，為了增

7、強(qiáng)較優(yōu)解所包含的邊上的信息素濃度，使得其在后續(xù)迭代中Ｗ較大概率被媽?zhuān)崳娤佭x中，利用Ｈ種不同的最好解來(lái)更新信息素。（３本文針對(duì)蟻群算法易于出現(xiàn)早熟和停滯的現(xiàn)象，對(duì)局部捜索策略進(jìn)行改）進(jìn)。通過(guò)變鄰域下降捜索能動(dòng)態(tài)改變考查的鄰域空間的大小，在進(jìn)行局部捜索時(shí)只接受最好的鄰域解，直到陷入局部最優(yōu)，提高算法擺脫局部最優(yōu)的能力。節(jié)省、了大量兀余節(jié)點(diǎn)的計(jì)算時(shí)間，有利于算法搜索速度的提高，為快速有效地求解大規(guī)模優(yōu)化問(wèn)題提供了可能。（４）在系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)中，通過(guò)系統(tǒng)需求和系統(tǒng)分析，利用Ｃ＋＋開(kāi)發(fā)語(yǔ)言對(duì)ＶＲＰＴＷ系統(tǒng)進(jìn)行仿真

8、實(shí)現(xiàn)。并采用國(guó)際上通用的ＢｅｎｃｈｍａｒｋＰｒｏｂｌｅｍｓ中的Ｃ１－０１測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，將得到的數(shù)據(jù)結(jié)果與目前求解的最好結(jié)果進(jìn)行比較，本算法的求解結(jié)果對(duì)蟻群算法的求解結(jié)果有所改進(jìn)，并且優(yōu)于部分文獻(xiàn)中已有的最好結(jié)果，其它則與最好結(jié)果比較接近。送表明