蚁群算法优化车辆
车辆调度和路线优化的智能算法
车辆调度和路线优化的智能算法车辆调度和路线优化是物流行业中关键的环节之一。
传统的调度方法往往存在诸多不足，如难以应对复杂的实时情况、效率较低、成本较高等。
而智能算法的运用则为解决这些问题带来了新的可能。
本文将介绍一些智能算法在车辆调度和路线优化中的应用。
一、智能算法在车辆调度中的应用1. 遗传算法（Genetic Algorithms）遗传算法是一种模拟自然进化思想的搜索算法，通过模拟遗传、变异、选择等过程，寻找到最优解。
在车辆调度中，可以将每个调度方案看作一个“个体”，通过交叉、变异等操作，不断优化调度方案，以达到最佳路线和调度时间的目标。
2. 粒子群算法（Particle Swarm Optimization）粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群的行为，实现对问题解空间的搜索。
在车辆调度中，可以将每个粒子看作一个调度方案，通过粒子间的信息交流和位置更新，不断寻找最优解，以实现车辆调度的高效性和减少行驶里程。
3. 蚁群算法（Ant Colony Optimization）蚁群算法模拟蚂蚁在觅食过程中释放信息素的行为，通过信息素的积累和挥发来指引蚂蚁找到最短路径。
在车辆调度中，可以将车辆看作蚂蚁，通过信息素的积累和更新，指引车辆选择最优路线和完成任务。
蚁群算法在解决车辆调度问题中具有一定的优势和应用潜力。
二、智能算法在路线优化中的应用1. 遗传算法（Genetic Algorithms）遗传算法除了在车辆调度中的应用外，也可以应用于路线优化的问题。
通过将每个路线看作一个“个体”，通过进化的方式寻找到最佳解决方案，以达到最短路线或最优路径的目标。
2. 模拟退火算法（Simulated Annealing）模拟退火算法是一种基于物理退火原理的全局优化算法，通过模拟金属退火过程中的分子运动，寻找到最优解。
在路线优化中，可以将每个解决方案看作分子的状态，通过退火过程不断更新状态，最终找到最短路径或最优路线。
求解车辆行程优化问题的自适应蚁群算法研究
以相 同 概 率 选 择 左 侧 或 右 侧 道 路 ．因 此平 均 有 ｌ ０只 蚂 蚁走 左 侧 。０只蚂 蚁 走 右 １ 侧。 在 ｔ４时刻 ．第 一 组 到 ＝ 达食 物 源 的蚂 蚁将 折 回。 在 ｔ５时刻 ．两 组 蚂蚁 ＝ 将 在 Ｄ点相 遇 。此时 Ｂ Ｄ上 的菲尔 蒙数 量 与 Ｃ Ｄ上 的相 同 ，因 为各 有 ｌ ０只 蚂蚁 选 图１ 蚁群觅 食线路 择 了相应 的道路 。 而有 ５只返 回的蚂蚁 将选 择 Ｂ 从 Ｄ 而 另 ５只将选 择 Ｃ Ｄ 在 ｔ ８时 刻 ． ＝ ５只蚂 蚁 返 回巢 穴 ， Ｃ、 Ｄ和 Ｂ Ａ Ｃ Ｄ 上 各有 ５只蚂蚁 。 在 ｔ９时 刻 最 先返 回巢穴 的 ５只蚂 蚁 又 回到 ＝ Ａ并且 再将 面对 往左 还是 往右 的选择 。 这 时 ， Ｂ上 的 菲尔蒙 数 量是 ２ ，而 Ａ Ａ ０ Ｃ上 的菲 尔蒙数 量 是 ｌ ，因此将 有 较 多 的蚂 蚁选 择 向左 ． ５ 从 而增强 了该 路线 的菲 尔蒙浓 度 。 随着该 过程 的继续 ．两 条道 路 上菲 尔蒙 浓度 的 差距将 越来 越 大 ，直至 绝大 多 数蚂蚁 都 选择 了最 短 的路 线 。正 是 由于一 条 道 路要 比另 一 条 道路 短 ， 因 此， 在相 同的时 间 区间 内 ， 的路 线会 有 更 多的机 会 短 被选 中 。 ２ 求解车 辆行 程优 化 问题 的 自适应 蚁群 算法 经 典 Ｖ Ｐ问题 是指 对 于给 定 的 ／个 客 户 集 合 Ｒ ７ ， ｆ ， ， ，｝找 到 从 配送 中心 出发 ， 时访 问 每个 客 １２ … ｎ ， 及
收 稿 日期 ： ０ １ １ — ０ ２ １— ０ ２ ★本 文 系湖 南省 科技 计 划 项 目“ Ｓ环 境 下 物 流 配送 信 息 系统 新模 型 的构 造 与 研 发 ” 项 目编 号 ： ０ ９ ＧＩ （ ２ ０ ＧＫ３ ６ ） 果之 一 。 １０成 作 者 简 介 ： 颖 （ ９ ５ ） 女 ， 士 ， 理 实验 师 ， 张 １８ 一 ， 硕 助 主要 研 究 方 向 为 数据 挖 掘 与人 工 智 能 ； 永 生 （ ９ ４ ） 男 ， 士 ， 向 １ ７一 ， 硕 副教 授 ， 主要
蚁群算法优化车辆路径问题的研究
给定 ｎ个 城 市 的 Ｔ Ｐ问题 ， 工 蚂 蚁 数 量 为 Ｓ 人 ｍ， 些蚂蚁 具有 记忆功 能 ， 有 以下 特征 ： 这 并具
车辆最大行驶里程数的限制以及司机 的最长 工作 时 间的限制
在建立 系统模 型时 ， 面提 到 了有 许多 因素需 前 要考 虑 ， 为了简化 问题 ， 出以下假设 ： 但 提 （） １ 第一个 假设 ： 个配送 中心 一 （） ２ 第二个 假设 ： 多辆汽 车的配送 路线 优化 （） ３ 第三个假 设 ： 虑车辆 载重量 考
第２ ７卷 第 ２ 期
２１ ０ ０年 ４月
贵州大学学报 （ 自然科 学版） Ｊｕ ｌ ｏ ｕ ｈｕＵ ｉｅ ｉ Ｎ ｔｒｌ ｃ ｎｅ ） ｏ ｍａ ｆ ｉ ｏ ｎｖ￣ ｔ Ｇ ｚ ｙ（ ａ ａ Ｓｉ ｃｓ ｕ ｅ
Ｖ０ ＿ ２ ．２ ｌ ７ Ｎｏ
Ａｐ ．２ １ ｒ ００
＋通讯作者： 王子牛 ， ｍ ｉ： ｗ ｎ ＠ｇｕ ｅｕ ｃ ． Ｅ ａ ｚ ａｇ ｚ．ｄ ．ｎ ｌｎ
贵州大学学报（自然科学版）
第２ ７卷
Ｐ Ｊ ￡（ ａ ｅ （ 所 累积的信 息量在 指 导 蚂蚁 群 搜 索 中 的相对 重要 ｛ ：叼） ｌｄ １ ＝∑ （ ｌ ｋ ） ）￡ ｏ ｗ
中图分类 号 ： ４ ５ ０ ２ ． Ｕ ９ ； ２ １７ 文献标 识码 ： Ｂ
随着经济全球化步伐的加快和通信信息技术
的发展 ， 流这 个 服 务 行 业 已经 成 为 了一 个 跨 地 物
间， 不考 虑车辆 每 次最 大 行驶 里 程 ， 考 虑运 输 时 不
的规章制度等。 此外 ， 补充的约束条件是 ： 车辆完 成任务之后要回到原点， 也就是配送 中心 ， 运输两 节点间为对称路径 ， Ａ点到 Ｂ点与 Ｂ点到 Ａ点 即 所付出代价是相等的， 并且节点间是任意可达的。
改进节约蚁群算法求解物流配送车辆路径问题
策略和吸引力因子局部搜索的改进节约蚁群算法。该算法在陷入局部最优后，引入连接表扰动策略 以帮助算法跳出局部最优，该策略在每只蚂蚁进行解构建之前，随机禁忌若干条吸引力因子较大的边
以增加算法的勘探能力；同时采用吸引力因子局部搜索优化每只蚂蚁的解，该局部搜索利用吸引力因
子引导局部搜索。实验结果表明，改进节约蚁群算法求解车辆路径问题时优于原有节约蚁群算法以
1 车辆路径问题及节约蚁群算法
1．1 车辆路径问 题模型 VRP问题可由图G一( V，E，C) 表示，式中：V
为客户和仓库的集合，V一{矾，u。．…，‰}。其中
收稿日期：20 13- 01一0 7
修回日期：201 3- 05—09
*国家自然科学基金项目( 批准号：611 70016)、教育部新世纪优秀人才支持计划项目( 批准号：NCET 11— 071 5) 及其配套项目( 批准
改进节约蚁群算法求解物流配送车辆路径问题——李 聚 张葛祥 程吉祥
103
改 进 节约 蚁 群 算法 求 解 物流 配 送 车辆 路 径 问题 *
李 聚 张葛祥程吉祥 ( 西南交通大学电气工程学院成都610031)
摘 要针对 节约蚁群算 法在求解车 辆路径问题 易陷人局部 极值的不足 ，提出一种 基于连接表 扰动
号： SWJ TUl 2 CX008) 资 助
第一作者简介：李聚( 1987)，硕士研究生．研究 向：智能优化算法．E—ma i l ：1i 623069752@126．c orn
104
交通信息与安全2013年3期第31卷总176期
{u。，…，训。) 为7／个客户，{‰) 为仓库；E为所有边 的集合，E一{( 口，，u，) I V口。，u，∈V) ，e：，为u。与u。 之间的边；C为 所有边距离的集合，C一{C。 i o≤i ≤7／，0≤歹≤7／) ，c。，表示从u，到u，之间的距离。 z。为一个二进制决策变量，如果第是辆车经过 P。，贝4 z：一1，否贝0 zk。，一0。
地铁运行调度优化模型及算法研究
地铁运行调度优化模型及算法研究地铁作为现代城市中最为重要的公共交通工具之一，其运行调度的优化对于提高交通效率、缓解交通拥堵等方面具有重要意义。
本文将探讨地铁运行调度优化模型及相关算法的研究。
一、地铁运行调度优化模型在地铁调度优化中，一个重要的目标是提高乘客的出行效率。
为了实现这个目标，需要建立一个合理的地铁运行调度优化模型。
这个模型应当包括以下几个方面的考虑：1. 车辆调度：地铁车辆的调度是地铁运行调度的核心问题。
通过合理的车辆调度，可以减少车辆之间的间隔时间，提高车辆的利用率。
在这一方面，可以引入排队论的方法，使用数学模型来对车辆进行调度，以达到最小化等待时间和平均乘客人数的目标。
2. 乘客流量预测：地铁运行调度还需要考虑乘客流量的预测。
乘客流量的变化对于车辆排班和列车间隔时间的决策有重要的影响。
可以使用时间序列分析、神经网络等方法来预测乘客流量，进而为地铁运行调度提供参考。
3. 路线优化：地铁路线的优化是地铁运行调度优化中的另一个重要方面。
通过对地铁路线进行优化，可以减少列车在同一段路线上的重叠，降低乘客换乘次数，提高出行效率。
在这一方面，可以运用最短路径算法、模拟退火算法等来优化地铁路线。
4. 紧急事件处理：地铁运行过程中可能会发生一些突发事件，如故障、事故等。
如何通过调度措施来应对这些紧急事件，以保障乘客的安全与出行效率是地铁调度优化的重要问题之一。
可以运用优化算法来对紧急事件做出相应的调度决策。
二、地铁运行调度优化算法研究在地铁运行调度优化算法的研究中，有多种算法可以应用于不同的问题。
以下是几种常见的优化算法：1. 遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。
通过基因编码和适应度评估，模拟自然选择、交叉和变异来搜索问题的最优解。
可以运用遗传算法来对地铁车辆的调度、乘客流量预测等问题进行优化。
2. 粒子群算法：粒子群算法是一种模拟鸟群搜索行为的优化算法。
每个粒子代表一个可能的解，通过不断迭代并在搜索空间中移动来找到最优解。
基于改进蚁群算法的车辆路径优化模型
关键词
蚁群 算法；车辆路 径规 划；最优路径
Ｔ ３ １６ Ｐ ０ ． 文献标识码 Ａ 文章编号 １０ ７２ （００ ０ — ｏ ｏ ０ ７— ８ ０ ２ １ ） １ ０ ８一 ４
的是信 息素 。蚂蚁借 助信息 素进行协 作觅食 ，信 息素 指 导后 面蚂蚁 的行进 方 向 ，高信息 素会 促使 更多 的蚂
蚁 再次选择 同一条 路 。Ａ Ｓ不 依 赖具 体 的 数学 模 型 ， Ｃ 具有 本质上 的并行 性 ，较 强 的鲁 棒性 ，并 表现 出高度
中 图分 类 号
Ｏｐｔ ａ ｈｉｌ ｔ ｆＵｒ ｎ Ｔｒ ｍ ｃ Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｅ Ｉ ｐ ｏ ｅ ｉ ｌＶｅ ｃ ｅ Ｐａ ｈ ｏ ｂａ ａ ｍ ｓ ｄ ｏ ｈ ｍ ｒ ｖ ｄ ＡｎｔＣｏ ｏ ｙ Ａｌ ｏ ｉｈ ｌ ｎ ｇ ｒｔ ｍ
Ｌ ｉＤｅ ｇ ｕ ｅ ｎ ｙ ｎ，Ｚ ａ ｅ ， Ｗ ａ ｇＪａ ｈ ｏＷ ｉ ｎ ｉｎ
ｐｏ ｅ ｔｃ ｌｎ ｇ ｒ ｈ ｉ ｒｐ ｓ ｄｔ ｏｖ ｈ ｒｂｅ ｒｖ ｄ ａ ｏｏ ｙａ ｏ ｔｍ ｓｐ ｏ ｅ ｏｓｌｅｔｅ ｐｏ ｌｍ． Ｎｅ ｅ ｒｓｉ ａａ ｔｒ ｅ ｉｔｏ ｕ ｅ ｏ ｉ ｒｖ ｅｅ — ｎ ｌ ｉ ｏ ｒ ｒ ｏ ｈ ｉ
在分析基本蚁群 算法的基础上，针对 交通路径 的特 点，提 出了适合 于求解路 径规划的改进型算法。在原
有算法的基础上 引入 了启发 式因子 ，提 高 了算 法初期的收敛效率 ，减 少 了计算。详细分析 了参数 ，Ｊ Ｂ对蚁群 算法速
蚁群算法在求解车辆路径安排问题中的应用
蚁群算法在求解车辆路径安排问题中的应用蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种启发式算法，受到蚂蚁觅食行为的启发，可以用于求解许多组合优化问题，如旅行商问题（TSP），车辆路径安排问题等。
本文将重点讨论蚁群算法在车辆路径安排问题中的应用。
车辆路径安排问题是指在给定一组顾客需求和一部分可用车辆的情况下，如何最优地分配车辆并安排它们的路线，以最小化总成本（如总行驶距离、总行驶时间等）。
这个问题可以建模为一个组合优化问题，其中顾客需求可看作任务，车辆可看作资源。
蚁群算法通过模拟蚂蚁的觅食行为，寻求全局最优解。
蚁群算法的基本原理是通过模拟多个蚂蚁的觅食行为，逐步寻找更优解。
具体来说，每个蚂蚁在选择下一个顾客需求时，会根据当前信息素浓度和启发式信息做出决策。
信息素是一种蚂蚁在路径选择时释放的化学物质，用于传递蚂蚁对路径的偏好程度。
启发式信息是一种指导蚂蚁决策的启发式规则，如距离、需求等。
每个蚂蚁完成一次路径选择后，会更新路径上的信息素浓度，并根据选择的路径更新信息素。
蚂蚁的路径选择决策是一个随机的过程，但信息素浓度和启发式信息会对蚂蚁的选择起到指导作用。
信息素浓度高的路径会被更多的蚂蚁选择，这种选择行为会进一步增加路径上的信息素浓度。
而启发式信息则会影响蚂蚁的偏好，使其更倾向于选择比较优的路径。
在求解车辆路径安排问题中，蚁群算法可以按以下步骤进行：1.初始化信息素：将所有路径上的信息素浓度初始化为一个较小的值。
初始化启发式信息。
2.模拟蚂蚁觅食行为：多个蚂蚁同时进行路径选择，每个蚂蚁根据当前信息素浓度和启发式信息，选择下一个最优的顾客需求。
模拟蚂蚁的移动过程，直到所有蚂蚁完成路径选择。
3.更新信息素：每个蚂蚁完成路径选择后，更新路径上的信息素浓度。
信息素的更新可以采用一种蒸发和增加的策略，即每轮迭代后，信息素会以一定的速率蒸发，并根据蚂蚁选择的路径增加信息素。
4.判断终止条件：当达到迭代次数或满足特定的停止条件时，终止算法。
蚁群算法理论、应用及其与其它算法的混合
基本内容
蚁群算法是一种基于自然界中蚂蚁觅食行为的启发式优化算法，被广泛应用 于解决各种优化问题。该算法具有鲁棒性、并行性和自适应性等优点，但同时也 存在一些局限性，如易陷入局部最优解等问题。本次演示将详细介绍蚁群算法的 基本理论、应用场景以及与其它算法的混合使用。
蚁群算法的实现包括两个关键步骤：构造解和更新信息素。在构造解的过程 中，每只蚂蚁根据自己的概率选择下一个节点，这个概率与当前节点和候选节点 的信息素以及距离有关。在更新信息素的过程中，蚂蚁会在构造解的过程中更新 路径上的信息素，以便后续的蚂蚁能够更好地找到最优解。
蚁群算法在许多领域都得到了广泛的应用。在机器学习领域，蚁群算法被用 来提高模型的性能和效果。例如，在推荐系统中，蚁群算法被用来优化用户和物 品之间的匹配，从而提高推荐准确率；在图像处理中，蚁群算法被用来进行特征 选择和图像分割，从而提高图像处理的效果。此外，蚁群算法在数据挖掘、运筹 学等领域也有着广泛的应用。
结论本次演示介绍了蚁群优化算法的理论研究及其应用。通过分析蚁群优化 算法的组成、行为和优化原理，以及其在不同领域的应用案例，本次演示展示了 蚁群优化算法在求解组合优化、路径规划、社会优化和生物信息学等领域问题的 优势和潜力。本次演示展望了蚁群优化算法未来的发展方向和可能挑战，强调了 其理论研究和应用价值。
总之，蚁群算法是一种具有广泛应用价值的优化算法，它通过模拟蚂蚁的觅 食行为来实现问题的优化。未来可以通过进一步研究蚁群算法的原理和应用，以 及克服其不足之处，来提高蚁群算法的性能和扩展其应用领域。
基本内容
理论基础蚁群优化算法由蚁群系统、行为和优化原理三个核心要素组成。蚁 群系统指的是一群相互协作的蚂蚁共同构成的社会组织；行为则是指蚂蚁在寻找 食物过程中表现出的行为模式；优化原理主要是指蚂蚁通过信息素引导和其他蚂 蚁的协同作用，以最短路径找到食物来源。
蚁群优化算法及其在工程中的应用
蚁群优化算法及其在工程中的应用引言：蚁群优化算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种基于蚁群行为的启发式优化算法，模拟了蚂蚁在寻找食物过程中的行为。
蚁群优化算法以其在组合优化问题中的应用而闻名，特别是在工程领域中，其独特的优化能力成为解决复杂问题的有效工具。
1. 蚁群优化算法的原理与模拟蚁群优化算法源于对蚂蚁觅食行为的研究，它模拟了蚂蚁在寻找食物时使用信息素沉积和信息素蒸发的策略。
蚂蚁释放的信息素作为信息传播的媒介，其他蚂蚁会根据信息素浓度选择路径。
通过这种方式，蚁群优化算法利用信息素的正反馈机制，不断优化路径选择，从而找到全局最优解。
2. 蚁群优化算法的基本步骤蚁群优化算法的基本步骤包括：初始化信息素浓度、蚁群初始化、路径选择、信息素更新等。
2.1 初始化信息素浓度在蚁群优化算法中，信息素浓度表示路径的好坏程度，初始时，信息素浓度可以设置为一个常数或随机值。
较大的初始信息素浓度能够提醒蚂蚁找到正确的路径，但也可能导致过早的收敛。
2.2 蚁群初始化蚂蚁的初始化包括位置的随机选择和路径的初始化。
通常情况下，每只蚂蚁都在搜索空间内的随机位置开始。
2.3 路径选择蚂蚁通过信息素和启发式信息来选择路径。
信息素表示路径的好坏程度，而启发式信息表示路径的可靠程度。
蚂蚁根据这些信息以一定的概率选择下一个位置，并更新路径。
2.4 信息素更新每只蚂蚁走过某条路径后，会根据路径的好坏程度更新信息素浓度。
信息素更新还包括信息素的挥发，以模拟现实中信息的流失。
3. 蚁群优化算法在工程中的应用蚁群优化算法在工程领域中有广泛的应用，以下将从路径规划、交通调度和电力网络等方面进行说明。
3.1 路径规划路径规划是蚁群算法在工程中最为常见的应用之一。
在物流和交通领域，蚁群算法可以帮助寻找最短路径或最佳路线。
例如，蚁群优化算法在无人驾驶车辆中的应用，可以通过模拟蚁群的行为，找到最优的路径规划方案。
3.2 交通调度蚁群优化算法在交通调度中的应用可以帮助优化交通流，减少拥堵和行程时间。
蚁群优化算法在物流车辆调度系统中的应用
摘
要： 根据 对蚁群 算法进行 的深入研 究 ， 指 出了蚁群 算法在 解决 大型 非线性 系统优 化 问题 时的优越 性。通过
仔 细分析遗传 算法和粒子群算 法在解决物流 车辆 调度 系统问题 的不足 之处 ， 基 于蚁 群算 法的优 点 ， 并根据 物流车辆
调度 系统 自身的特 点， 对基 本蚁群 算法进行适 ３的改进 － ＂ ， 给 出算法框 架。并且 以线性规划理论 为基 础 ， 建立物流车辆
系统的数 学模型 ， 给 出调度 目标 与约束条件 ， 用改进 后的蚁群 算法 求解物流 车辆调度 系统的 问题 ， 求得 最优 解 ， 根据 最优 解和调度 准则进行 实时调度。使用 Ｊ ａ ｖ ａ 语 言编 写模拟程序 对 比基 于改进粒 子群算 法和改进蚁群 算法 的调 度程 序 。通过对 比证 明了所提 出的改进蚁群算法解决物流车辆调度优化 问题 的正确性和有效性。 关键词 ： 物流 ； 蚁 群优化 算法； 车辆调 度 ； 最佳路径 ； 仿真验证
ＣＯ ＤＥ Ｎ Ｊ ＹＩ Ｉ ＤＵ
ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗ ｗ ｗ ． ｊ ｏ ｃ ａ ． ｃ ｎ
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． １ １ ７ ７ ２ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ — ９ ０ ８ １ ． ２ ０ １ ３ ． １ ０ ． ２ ８ ２ ２ 系统 中的应 用
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• 其中， 代表路径ij之间的信息素， 代表路径之间的启发信息，在TSP 问题中，通常 即路径ij的长度。 表示蚂蚁k还没有访问的 节点的集合，每次循环将已经访问的节点从列表中剔除。参数α、 β为 问题所考虑的权重。 • 信息素的更新
• 随着时间的推移，经过n个时刻，蚂蚁完成一次循环，以前留下的信 息素将逐消逝，用参数1一P表示信息消逝程度，P是一个取值范围在
由表l和图1可以看出，线路一的总需求量为 q5+q2+q3+q9+q1=13+14+10+15+16=68 t，需要7辆货 车进行配送。线路二的总需求量为 q7+q8+q6+q4=15+11+14+22=62 t，需要7辆货车进行配 送。共需使用14辆货车。 据油耗Qs=20 L／百公里可以计算出各条线路的总耗油量。 线路一： V1=7×20×1367．417227／100×2=3828．77 L 线路二： V2=7×20×1075．170269／100×2=3010．48 L 全程总耗油量V=3828．77+3010．48=6839．25 L 接下来使用蚁群算法模型来对该配送系统路径进行优化： 该案例中，设置各参数如下： α=1，β=5，ρ=0．4，Q=100，迭代次数为200．
0到1的常数 ，
表示第k只蚂蚁本次循环中留在路径ij上的信息量。
•
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
仿真实验
• 以物流公司在襄阳的物流配送路线为例， 用蚁群算法在VC环境中进行计算，来验证 蚁群算法的有效性。 • 公司有20台配送车辆，车辆的最大载重量 均为10 t，货车油耗为20 L／百公里，货车 行驶速度为75 km／h，需要向9个客户送货。 物流中心贵阳的坐标为(450，350)，9个周 边配送点的坐标及货物需求量见表1．
模型
• 给定n个城市的TSP问题，人工蚂蚁数量为m，这些蚂蚁具有记忆功 能，并具有以下特征： • (1)根据信息素浓度和启发式信息，用相应的转移概率选择下一个城市。 • (2)将已经走过的城市放入记忆表中，记忆表里的城市将不再被选择为 下一个城市。 • (3)完成一次循环后，根据整个路径的长度来释放相应的信息素，并更 新走过的路径上的信息素。 • 蚂蚁选择下一个城市的转移概率为：
该物流公司在使用蚁群算法模型优化配送路径之前，配送路径见图1
•配送路径为线路一：(450，350)一(450，500)一 (250， 560)一(300，400)一(200，270)一(100，200)一(450， 350)，即：0一5一2一3一9一1一0；线路二：(450，350) 一(400，100) 一(600，250)一 (720，450)一(550，300) 一 (450，350)，即：0一7一8一6一4一0 在该种配送方案下，配送路径的总长度S为 2442．587496 km．其中线路一的配送长度为 s1=1367．417227 km，线路二的配送长度为 s2=1075．170269 km． 由于已知货车速度为75 km／h，所以该方案下的总配送 时间为t=1367．417227×2／75=36．46 h
运用程序载入数据进行模拟计算，进一步模拟生成路线图，如图2．
• 3．4 结果分析 • 由图l和图2可以得出：优化后配送线路增加为3条。 其中线路一：(450，350)一 (400，100) 一(100， 200) 一 (200，270) 一 (450，350)，即：O一7一 1一9一0；线路二：(450，350) 一 (300，400)一 (250,560)一 (450，500) 一(450，350)，即：O 一3一2一5一0；线路三：(450，350)一 (720， 450) 一 (600，250) 一(550，300) 一(450， 350)，即：O一6一8一4一0 • 在该种配送方案下，配送路径的总长度S为 2350．958706 km．其中线路一的配送长度为 Sl=955．732393 km，线路二的配送长度为 S2=684．550559 km，线路三的配送长度为 S3=710．675754 km • 优化后的总配送时间为： t=955．732393×2=25．49 h
蚁群算法优化车辆路径问题的研究
基本原理
我们知道,在蚂蚁的生存环境中,蚂蚁群能够解决最短路径 问题,它们依靠一种相当简的生物机制,即每个蚂蚁都能通 过堆放一种称为信息素的化学物质,使得在它通过的地方 能留下信息,蚂蚁有跟踪这些信息素的倾向。在一定的固 定周期内,从巢穴到食物处,较短的路径要比较长的路径更 经常地被穿越,于是在较短的路径处就会留下更多的信息 素,反过来会使更多的蚂蚁选择这条路经,因此使这条路径 的蚂蚁队伍再一次壮大， 最后蚂蚁都走最短的那条路径。
• 并且线路一的总需求量为q7+q1+q9=15+16+15=46 t，需要5辆货车 进行配送。线路二的总需求量为q3+q2+q5=10+14+13=37 t，需要4 辆货车进行配送。线路三的总需求量为q6+q8+q4=14+1l+22=47 t， 需要5辆货车进行配送。共需适用14辆货车配送。 • 据油耗Qs=20 L／百公里可以计算出各条线路 • 的总耗油量。 • 线路一： • V1＇=5×20×955．732393／100×2=1911．46 L • 线路二： • V2＇=4×20×684．550559／100×2=1095．28 L • 线路三： • V3＇=5×20 x710．675754／100×2=1421．35 L • 全程总耗油量： • V＇=1911．46+1095．28+1421．35=4428．09 L • 结果表明优化后的配送路线：路线长度缩短30．75％；节约油耗成本 35．26％；配送时间缩短30．09％．