基于改进粒子群算法的物流配送车辆调度

Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用

2014，50（11）1引言随着市场经济的蓬勃发展和物流水平的不断提高，物流配送对经济发展、商品流通和大众消费起到越来越重要的作用。采用科学的物流管理，是提高物流效率、降低成本、提高服务质量的重要途径。物流企业的管理涉及多个方面，其中配送是一个重要环节。配送指按照客户的要求进行收揽、派发。配送过程包括集货、分货、配货、配装、送货等多项活动，其中车辆配送是配送过程中的重要部分。配送车辆调度的优化目标是在满足客户需求及各种约束条件的同时，尽可能地节约成本。由于配送受客户位置、客户要求、配送车辆能力等多种因素影响，导致车辆的调度问题十分复杂。如何利

用有限的车辆资源尽可能高效地安排配送任务，降低成本，是物流车辆调度系统要解决的一项关键问题。概括来说，配送车辆调度问题是一个有约束的组合优化问题。1959年Dantzig 和Ramser ，提出物流配送车辆优化调度问题。物流配送车辆优化调度问题被归结为车辆路径问题（VRP ）和多路旅行商问题（MTSP ）。Dantzig 是线性规划之父，在运筹学建树极高。物流配送车辆优化调度问题一经提出，就引起运筹学、组合数学、物流科学等多个领域专家的重视，开展了多方面的研究。多年

以来，国内外对车辆路线问题之学术研究文献众多，也基于改进粒子群算法的物流配送车辆调度

马冬青1，王蔚2

MA Dongqing 1,WANG Wei 2

1.中国电子科技集团公司第十五研究所，北京100083

2.太极计算机股份有限公司，北京100083

1.No.15Research Institute,China Electronics Technology Group Corporation,Beijing 100083,China

2.TAIJI Computer Corporation Limited,Beijing 100083,China

MA Dongqing,WANG Wei.Logistics distribution vehicle scheduling based on improved particle swarm https://www.360docs.net/doc/8d18900235.html,puter Engineering and Applications,2014,50（11）：246-250.

Abstract ：The logistics distribution vehicle scheduling problem is to arrange distribution efficiently with limited resources.The optimization goal is to obtain a program which has lower cost with the constraints of the requirements of the users and the conditions of the vehicles.Affected by many factors,such as the location and requirement of customers,and the transport capacity of delivery vehicles,the vehicle scheduling problem is very complicated.A mathematical model of the double-way vehicle scheduling problem is established,considering the mile limit and user limit,and referring to the classic vehicle routing problem model.Based on the particle swarm optimization,a distribution vehicle scheduling algorithm is given.And by using hill-climbing methods,the local searching ability of the particle swarm optimization algorithm is improved.Key words ：logistics distribution;vehicle scheduling;particle swarm optimization;hill-climbing method

摘要：物流配送车辆调度问题是指安排有限的车辆有效地完成配送任务。优化目标是在满足客户需求和车辆能力约束的条件下，找出配送成本较低的配送车辆调度方案。由于配送过程受客户位置、配送车辆限制等多种因素影响，导致车辆的调度问题十分复杂。参照经典车辆路径问题模型，考虑了车辆配送里程和用户数等限制，建立了双向车辆调度问题的数学模型。在标准粒子群算法的基础上，引入爬山操作，增加了粒子群的多样性，提高了算法的局部搜索能力，并设计了基于改进粒子群算法的物流配送车辆调度算法，有效地解决了物流配送车辆的优化调度问题。关键词：物流配送；车辆调度；粒子群优化算法；爬山算法

文献标志码：A 中图分类号：TP39doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.1207-0358

作者简介：马冬青（1972—），女，高工，研究领域为航天测控软件、卫星应用；王蔚（1973—），男，工程师，研究方向为工程优化。

E-mail ：ma_dq@https://www.360docs.net/doc/8d18900235.html,

收稿日期：2012-07-24修回日期：2012-08-29文章编号：1002-8331（2014）11-0246-05

CNKI 网络优先出版：2012-10-16,https://www.360docs.net/doc/8d18900235.html,/kcms/detail/11.2127.TP.20121016.1008.002.html

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