基于蚁群算法的速冻蔬菜配送路径优化研究

以安徽某公司速冻蔬菜为例,介绍了基于蚁群算法的冷链物流配送路径优化问题的研究。通过对安徽某公司配送速冻蔬菜的现状与不足、车辆路径问题及求解算法的特点、蚁群算法模型的建立与应用等进行详细分析,建立了基于蚁群算法的冷链物流配送路径优化研究模型,使其在销售速冻蔬菜时能够达成配送路径更短、配送时间更少、配送成本更低、客户满意度更高的目标。     

基于改进蚁群算法的外卖配送路径规划研究

从外卖配送员角度出发提出一种改进蚁群算法(Improved Ant Colony Optimization, IACO),在此基础上进行外卖配送路径规划研究.首先通过蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)求解得到初始规划路径,然后通过大规模邻域搜索算法(Large Neighborhood Search, LNS)优化初始规划路径,通过将ACO和LNS算法结合,提高求解质量.为了验证方法的有效性,对外卖配送过程进行仿真,并且选用不同订单数量场景进行对照分析.根据最优配送方案路线图和目标罚函数的最优值可以得出,IACO算法是有效的,且可以提高外卖配送员外卖配送的效率.IACO算法不但能够提升配送的智能化水平,还从外卖配送员的角度提出一种更为人性化的配送方法,支持网络互联外卖平台派送系统的可持续化发展.     

基于蚁群算法的图书物流中心配送路径规划

以图书物流中心车辆路径规划问题为研究对象,结合图书配送多品种小批量的特点,以配送路线最短为目标,在考虑车辆容量限制的条件下,建立基于零担运输策略的图书物流中心车辆路径规划模型;针对传统路径规划问题研究的不足,运用GPS导航系统重新定义了配送距离.用蚁群算法对所建模型进行求解与仿真,并结合实际案例给出优化结果,验证了模型及算法的有效性.     

基于智能混合算法的车辆配送路径优化

为提高车辆配送效率,节约配送成本,建立了以配送路径和成本综合最优为目标的车辆配送路径问题数学模型.设计并实现了一种智能混合算法,首先利用具有自适应交叉率和变异率的改进遗传算法生成全局较优解,再将较优解转换为初始信息素进行蚁群算法,并结合2-opt算法对解进一步迭代优化,最终获得了车辆最优配送路径.实验结果表明,该算法优化后的目标值比蚁群算法减少了15.0%,比遗传算法减少了10.4%,验证了该算法的有效性和优越性.     

物流配送区域与配送路线的优化算法

本文基于物流配送费用,建立了配送中心选址分配和配送路线选择问题数学模型,同时给出了求解该问题优化算法,并通过实例证实算法有效性.     

基于蚁群算法的配送网络拓扑图设计与研究

配送网络中车辆的行车轨迹是配送系统的核心问题,直接关系到配送效率.采用生物体蚁群寻找食源的方法,改进信息素浓度计算,并取转移概率的最大值,以减少寻径的盲目性.采用C语言实现了整个算法.实验结果表明,采用改进算法后的配送效率得到明显提高.     

城市配送车辆调度模型及算法设计

在分析城市货物配送和车辆调度特点的基础上,建立了追求总体效益最优的车辆调度多目标决策模型,并设计分派-节约启发式算法求解该模型。通过分派启发式算法保证最大程度地满足客户的要求,再利用节约算法保证了全局最优。最后对初始解进行局部和整体优化调整以得到较优解。基于该算法设计并开发了城市配送车辆调度系统,运行结果表明:该算法能够有效地解决城市配送的客户满意、总成本最低、配送车辆空载率最小的多目标决策问题。     

Dijkstra算法在多约束农产品配送最优路径中的研究应用

传统的Dijkstra算法一般通过对路径长度的迭代来得到从源节点到目的节点的最优路径,是一种无法综合考虑路径的各类约束条件,只能基于单一权值最短路径的算法.农产品配送在选择某一配送路线时不能只考虑路线的距离,还要考虑路线的交通状况,以及实际道路的路况,只有综合考虑这些因素,最后才能得出具有实际指导意义的最优路径.为此,我们对传统的Dijkstra算法进行扩展才能应用到多约束最优路径查找.另外,传统的Dijkstra算法在实现时不仅占用大量的计算机内存,并且算法的执行效率也不高.作者结合当地的农产品运输网络具体情况,对算法进行了存储空间优化和对计算时间优化,从而在节省内存的基础上提高了算法的执行效率.     

Dijkstra最短路径算法优化

传统D ijkstra算法在求解节点间最短路径时,对已标识节点以外的大量节点进行了计算,从而影响了算法的速度.在对传统D ijkstra算法分析的基础上,对其进行了优化,优化算法只对最短路径上节点的邻居做了处理,而不涉及到其他节点.因此,在优化算法中计算的节点数大幅减少,提高了算法的速度.     

一种基于Dijkstra的最短路径算法

介绍了Dijkstra算法,在详细分析了该算法的实现方法以及其缺点的基础上,提出一种基于Dijkstra算法的优化算法-优先队列算法,在搜索最小的节点时,该算法的时间复杂度大大降低,具有较好适用性.     

基于数据库的Dijkstra算法的改进与实现

数据库作为处理大量数据的主要手段,已经被广泛应用于生活的各个领域,经典的D ijkstra算法对求解最短路问题有很好的指导作用.本文讨论了如何在数据库存储方式下进行D i-jkstra算法改进的必要性及其实现过程,以发挥该算法在现代生活中的作用.     

基于改进模拟退火算法的配电网无功优化方法

采用改进的模拟退火优化算法对配电网进行无功优化计算,针对配电网无功优化问题建立优化计算的数学模型。以调节无功补偿容量、补偿点分布、变压器分接头位置为手段,实现无功优化目的。对实际配电网优化计算结果表明,该方法可有效降低系统网损,保证各节点电压稳定,提高电力系统运行的安全性和经济性。     

基于PSO原理的异孔径配水系统优化算法

为了实现穿孔配水系统均匀布水的快速优化设计, 提出采用改进的粒子群优化算法 (PSO) 并结合水力模型工具作为系统均布优化决策制定的方法.该算法首先对常规粒子群算法进行了一定的改进, 用于提高其算法的收敛性及收敛的速度;其次将改进后PSO与水力模型通过外部TOOLKIT接口进行整合, 以模型计算后数值作为集群个体适应度的评估指标.算例研究表明:该方法可有效地实现限定条件下的均布配水系统快速优化设计.同时, 结合配水系统的节点压力分区, 可减小粒子群算法的维度, 从而使算法的收敛速度得到较大的提高, 迭代次数减少了83%, 并能产生更符合工程实际的优化方案.     

一种使用遗传算法进行物流配送成本优化方法

在物流配送业务中,配送成本的优化是降低企业成本、提高经济效益的关键。根据物流配送业务的 特点,建立了成本优化模型。该模型将同一客户需求的货物分成急需货物和普通货物,在有时间要求和运力有限的 情况下,这种货物分类处理的方式为降低配送成本提供了新思路。在此基础上,构建了成本优化遗传算法,给出了 算法实现的具体方法、步骤。实例计算结果表明,该方法能快速、高效地收敛于一个优异的解,在物流配送成本优化 中能获得较好的优化结果。     

基于粒子群遗传混合算法的配电网无功规划

提出了一种基于粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)相混合的配电网无功规划算法。该算法利用遗传算法收敛效果好和粒子群算法收敛速度快的特点,计算结果表明:该算法是收敛的、有效的。     

XML数据公交信息查询优化算法及实现

针对公交线路规划的问题,必须提供一个准确快捷的公交查询系统以满足人们日常出行的需求.研究了基于XML数据的公交查询系统,该系统采用B/S模式,利用ASP.NET框架和C#语言,实现了公交运行查询功能.在换乘查询算法部分及在Dijkstra算法的基础上,分析了路径寻优的原理,实现了路径距离计算的具体方法.并通过减少临时节点排序及数量的方式,改进了Dijkstra算法,最终减少了寻找路径的时间并简化了路径计算.最后,以天津市公交数据为例,用改进的Dijkstra算法对公交查询系统进行了分析验证,结果表明,利用改进的Dijkstra算法可以实现高效的公交信息查询,节约查询时间,节省内存资源.     

基于改进简化粒子群算法的含DG的配电网无功优化

分布式电源(Distributed Generation,DG)并网能够有效支撑电网,增加电网运行的灵活性,对含DG的配电网进行无功优化能够有效提高电能质量,降低网损,保证配电网安全、稳定、经济运行。为此,建立了以有功网损最小为目标函数的数学模型,同时,为保证节点电压和DG无功出力在各自允许范围内,分别建立了节点电压越限罚函数和DG无功出力越限罚函数。针对基本粒子群算法易早熟、收敛精度差、迭代后期收敛速度慢等问题,给出了一种惯性权重和学习因子动态变化的简化粒子群算法。该算法舍去粒子速度项,使惯性权重随迭代次数呈指数函数变化,学习因子随迭代次数呈正弦函数变化。以含DG的IEEE33节点配电系统为例进行无功优化分析,结果表明:DG能增强电网运行的稳定性,所提算法具有较好的优化性能。     

基于改进遗传算法的物流配送路线优化研究

在分析车辆路径问题(VRP)现有启发式算法的基础上，建立了考虑路线安排的物流配送方案模型，并提出了求解该问题的一种改进遗传算法(IGA)。方法的核心在于针对遗传算法的局部搜索能力的不足，在选择、交叉、变异等遗传操作之后，引入逆转换位算子，根据适应度是否增加，对新产生的染色体进行多次逆转操作。应用C语言编程进行模拟计算，结果表明该改进遗传算法明显增强了群体演化的质量，提高了算法收敛速度，较好地解决了“早熟收敛”问题。