蚁群算法在车辆路径优化中的应用毕业论文
混合蚁群算法在车辆路径问题中的应用
混合蚁群算法在车辆路径问题中的应用引言：车辆路径问题是指在给定的起点和终点之间，如何规划出一条最优路径，使得车辆在行驶过程中的时间和成本最小化。
这是一个经典的优化问题，也是现代物流和交通领域中的重要研究方向。
近年来，混合蚁群算法在车辆路径问题中的应用逐渐受到关注。
一、混合蚁群算法的基本原理混合蚁群算法是一种基于蚁群算法和其他优化算法相结合的新型算法。
它继承了蚁群算法的分布式搜索和自适应性等优点，同时又能够克服蚁群算法的局限性，提高搜索效率和精度。
混合蚁群算法的基本原理是将多个优化算法进行组合，通过交叉、变异等操作，生成新的解，并通过适应度函数进行筛选和优化，最终得到最优解。
二、混合蚁群算法在车辆路径问题中的应用混合蚁群算法在车辆路径问题中的应用主要包括以下几个方面：1.路径规划混合蚁群算法可以通过建立车辆路径规划模型，将起点和终点之间的路径进行优化。
在搜索过程中，蚂蚁会根据信息素浓度和距离等因素进行选择，从而找到最优路径。
通过不断迭代和优化，可以得到最优路径方案。
2.车辆调度混合蚁群算法可以通过建立车辆调度模型，将车辆的出发时间、路线和到达时间等进行优化。
在搜索过程中，蚂蚁会根据车辆的状态和路况等因素进行选择，从而实现车辆的最优调度。
通过不断迭代和优化，可以得到最优车辆调度方案。
3.货物配送混合蚁群算法可以通过建立货物配送模型，将货物的起点、终点和配送路线进行优化。
在搜索过程中，蚂蚁会根据货物的数量和重量等因素进行选择，从而实现货物的最优配送。
通过不断迭代和优化，可以得到最优货物配送方案。
三、结论混合蚁群算法在车辆路径问题中的应用具有很大的潜力和优势。
它可以通过建立优化模型，实现车辆路径规划、车辆调度和货物配送等方面的优化。
在实际应用中，需要根据具体问题进行模型设计和参数调整，以达到最优效果。
基于蚁群算法的物流配送中车辆路径优化问题研究
基于蚁群算法的物流配送中车辆路径优化问题研究张伟【摘要】随着我国社会经济的发展,特别是网络交易需求量的增多,物流行业得到了前所未有的机遇,同时也给物流行业发展提出了更高的要求.物流配送过程中,车辆路径问题直接关系到货物能否及时的送到,关系到物流行业的成本.传统的物流车辆路径优化方式需要花费较长的时间,并且寻找最优路径过程十分困难,在一定程度上会增加物流配送的成本.文章考虑到配送成本、配送的时间等问题,提出了一种基于蚁群算法的车辆路径优化算法.蚁群算法是一种基于对蚁群觅食过程选择最短路径原理而提出的一种优化算法,在物流配送车辆路径优化中有着十分有价值的借鉴意义.首先对物流配送车辆路径优化问题进行简单的分析,然后探讨其数学模型的建立,并在分析蚁群算法相关理论的基础上,提出具体的车辆路径优化的具体方法,最后通过仿真实验,验证这种路径优化算法的有效性.【期刊名称】《物流科技》【年(卷),期】2015(038)010【总页数】4页(P48-50,60)【关键词】物流配送;车辆路径;优化【作者】张伟【作者单位】兰州交通大学机电技术研究所,甘肃兰州730070【正文语种】中文【中图分类】U116.20 引言在经济全球化的大趋势下，物流行业也发生了一定的变化，已经从传统的运输服务行业逐渐向着综合性物流系统型行业的模式发展。
现阶段，很多国家及地区都形成了较为完善的物流理念，拥有着成熟的物流技术，我国物流行业发展虽然缓慢，但是由于我国资源丰富，铁路、公路等物流基础设施建设比较完善，为物流行业发展提供了良好的环境，使得我国的物流行业齐头并进，逐渐具备了与国外先进物流技术相媲美的实力。
现代化物流配送是市场经济发展的要求，对促进大众消费、优化资源配置等方面都具有较大的影响。
物流配送方案的好坏，在很大程度上决定了物流配送的效率与成本，同时也影响着实现物流服务行业的附加价值。
而物流配送车辆路径优化问题，早在1959年就由Dantzig 及Ramser 提出，后来这一说法引起了物流科学、组合数学、应用数学、运筹学等学者、专家们的重视，成为组合优化领域的热门话题。
蚁群算法在最优路径选择中的改进及应用
c law enforcement. Therefore, c congestion was ciency of the improved algorithm with the Dijkstra algorithm. Thus, it could simulate the optimal driving path with better performance, which was targeted and innovative.关键词：蚁群算法;实际路况;最优路径Key words ：ant colony optimization; actual road conditions; optimal path文／张俊豪蚁群算法在最优路径选择中的改进及应用0 引言在国务院发布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》中，将交通拥堵问题列为发展现代综合交通体系亟待解决的“三大热点问题”之一。
智能交通系统作为“互联网+交通”的产物，利用先进的科学技术对车、路、人、物进行统一的管控、调配，成为了当下各国缓解交通拥堵的一个重要途径。
路径寻优是智能交通系统的一个核心研究内容，可以有效的提升交通运输效率，减少事故发生频率，降低对城市空气的污染以及提升交通警察的执法效率等。
最著名的路径规划算法是Dijkstra算法和Floyd算法，Dijkstra算法能够在有向加权网络中计算得到某一节点到其他任何节点的最短路径；Floyd算法也称查点法，该算法和Dijkstra算法相似，主要利用的是动态规划思想，寻找加权图中多源节点的最短路径。
近些年，最优路径的研究主要集中以下几个方面：（1）基于A*算法的路径寻优。
A*算法作为一种重要的路径寻优算法，其在诸多领域内都得到了应用。
随着科技的发展，A*算法主要运用于人工智能领域，特别是游戏行业，在游戏中，A*算法旨在找到一条代价（燃料、时间、距离、装备、金钱等）最小化的路径，A*算法通过启发式函数引导自己，具体的搜索过程由函数值来决定。
蚁群算法在车辆路径优化中的应用毕业论文
蚁群算法在车辆路径优化中的应用毕业论文目录摘要 (2)ABSTRACT (3)第1章绪论 (6)1.1 研究目的和意义 (6)1.2 国外研究现状 (7)1.2.1 国外研究现状 (7)1.2.2 国研究现状 (8)1.3 本文研究容 (9)（1）基本蚁群算法 (9)（2）蚁群算法的优化 (9)（3）蚁群算法在TSP问题中的应用 (9)1.4 开发环境与工具 (9)1.5 论文的组织结构 (10)第2章蚁群算法 (10)2.1 蚁群算法简介 (10)2.2 蚁群算法的原理 (11)2.2.1 蚂蚁觅食规则 (12)2.2.2 蚂蚁移动规则 (12)2.2.3 蚂蚁避障规则 (12)2.2.4 蚂蚁撒信息素规则 (12)2.3 蚁群算法的特点及优缺点 (13)2.3.1 蚁群算法的特点 (13)2.3.2 蚁群算法的优点 (14)2.3.3 蚁群算法的缺点 (14)2.5 蚁群算法的核心函数 (15)（1）初始化 (15)（2）选择下一个城市，返回城市编号 (15)（3）更新环境信息素 (17)（4）检查终止条件 (18)（5）输出最优值 (18)2.6 蚁群算法的参数分析 (19)2.6.1 蚂蚁数量N_ANT_COUNT (19)2.6.2 启发因子 (19)2.6.3 期望启发因子 (20)2.6.4 信息素挥发度 (20)2.6.5 总信息量（DBQ） (21)第3章改进的蚁群算法 (21)3.1 轮盘赌选择 (22)3.1.1 轮盘赌选择基本思想 (22)3.1.2 轮盘赌选择工作过程 (22)3.2 MAX_MIN ACO (24)3.2.1 MAX_MIN算法的框架结构 (24)3.2.2 MAX_MIN 算法流程图 (26)第4章蚁群算法在车辆路径问题中的应用 (28)4.1 车辆路径问题简介 (28)4.1.1 车辆路径问题定义 (28)4.1.2 车辆路径问题分类 (29)4.2 车辆路径问题的求解算法 (29)4.2.1 精确算法 (29)4.2.2 启发式算法 (30)4.3 蚁群算法解决车辆路径问题 (31)4.4 数值实验结果及分析 (33)4.4.1 轮盘赌选择优化前后数据对比 (33)4.4.2 MAX_MIN算法改进前后数据对比 (34)第5章总结与展望 (36)参考文献 (36)第1章绪论TSP问题是一种特殊的车辆路径问题，是作为所有组合优化问题的例而存在的，它已成为并将继续成为测试组合优化新算法的标准问题。
基于改进的蚁群算法的目标物流车辆路径优化
现代电子技术Modern Electronics Technique2024年4月1日第47卷第7期Apr. 2024Vol. 47 No. 70 引 言冷链物流是指在整个物流过程中对温度敏感的产品（如食品、药品、化学品等）进行温度控制和监测的一种物流管理方式。
冷链物流的发展受到全球经济、技术创新和消费者需求等多方面因素的影响。
全球化趋势促使企业将供应链整合到全球范围内，这对冷链物流提出了更高的要求。
协同作业、跨国合作和全球供应链的整合需要更高水平的冷链技术和管理。
冷链物流的发展已经近几十年了，但是冷链物流的路径设计一直困扰着物流公司，在路径行驶过程中总会遇到障碍物或者路况复杂的情况，针对此类情况车辆在基于改进的蚁群算法的目标物流车辆路径优化曾 胜1， 王 兵2， 戴贤君3（1.皖江工学院 电气信息工程学院， 安徽 马鞍山 243000；2.安徽工业大学 电气与信息工程学院， 安徽 马鞍山 243000；3.中国计量大学 生命科学学院， 浙江 杭州 310000）摘 要： 随着冷链物流发展，物流车的路径优化已逐渐显现在大众的视野中，但是运输成本与路径一直困扰着物流公司，针对此类情况，文中提出冷链物流车的路径优化。
主要设计以下两个方面：通过建立冷链物流模型，从碳排放成本与车辆运输成本进行模型建立；通过改进的蚁群算法研究，引入最优最差蚁群算法与启发因子算法对其路径优化建立模型。
通过传统蚁群算法的研究与改进后的蚁群算法可以缩短车辆行驶路径，改进后的蚁群算法可以提升收敛性，优化了车辆行驶路径。
结果表明，基于改进的蚁群算法可以优化路线、降低运输成本，优于传统的蚁群算法路径优化，提高了公司运输效率。
关键词： 冷链物流； 改进蚁群算法； 优化路线； 提升收敛性； 降低运输成本； 提高运输效率中图分类号： TN99⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X （2024）07⁃0181⁃06Target logistics vehicle path optimization based on improvedant colony optimization algorithmZENG Sheng 1, WANG Bing 2, DAI Xianjun 3(1. School of Electrical Engineering, Wanjiang University of Technology, Ma'anshan 243000, China;2. School of Electrical and Information Engineering, Anhui University of Technology, Ma'anshan 243000, China;3. College of Life Sciences, China Jiliang University, Hangzhou 310000, China)Abstract ： With the development of cold chain logistics, the route optimization of logistics vehicles has gradually appeared in the public's vision. However, the transportation cost and route have been troubling logistics companies. In view of this, the route optimization of cold chain logistics vehicles is proposed. The following two aspects are mainly designed. By establishing a cold chain logistics model, the model is established by taking account of the carbon emission cost and vehicle transportation cost. By the research on the improved ant colony optimization (IACO) algorithm, the optimal and worst ACO algorithm and heuristic factor algorithm are introduced to establish the path optimization model. The traditional ACO algorithm and the IACO algorithm can shorten the vehicle driving path, and the ACO algorithm can improve the convergence and optimize the vehicle driving path. The results show that the IACO algorithm can optimize the route and reduce the transportation cost, which isbetter than that of the traditional ACO algorithm, so the improved algorithm can enhance the transportation efficiency of the company.Keywords ： cold chain logistics; IACO algorithm; route optimization; convergence improvement; transportation cost reduction;transportation efficiency enhancementDOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2024.07.032引用格式：曾胜，王兵，戴贤君.基于改进的蚁群算法的目标物流车辆路径优化[J].现代电子技术，2024，47（7）：181⁃186.收稿日期：2023⁃11⁃21 修回日期：2023⁃12⁃15基金项目：国家自然科学基金资助项目（62172004）；安徽高校研究项目（2022AH052433）；衢州市科技计划项目（2022K26）181现代电子技术2024年第47卷行驶过程中应找到一条无障碍路线，缩短运输时间，降低运输成本，为物流公司节约成本。
基于蚁群算法的车辆路径规划研究
基于蚁群算法的车辆路径规划研究车辆路径规划是指在确定起点和终点的情况下，规划车辆的行驶路线，以达到最优的运输效率和成本控制。
目前，传统的车辆路径规划算法主要包括最短路算法、遗传算法和模拟退火算法等。
但是这些算法都有一定的局限性，难以充分考虑车辆的实际运输成本和路况等因素。
因此，基于蚁群算法的车辆路径规划日益受到人们的关注和重视。
1、蚁群算法的基本原理蚁群算法是模拟蚂蚁寻找食物路径的启发式方法，主要包括概率转移、信息素和启发式信息等三个基本要素。
其中，概率转移是指每只蚂蚁在搜索到一个点时，根据一定的概率选择下一个点，概率越大的点越有可能被选择；信息素是指每个点留下的信息，是蚂蚁选择路径的重要因素；启发式信息是指蚂蚁的感知能力、经验和本能等因素，用于指导蚂蚁的行动。
2、基于蚁群算法的车辆路径规划在基于蚁群算法的车辆路径规划中，首先需要建立道路网络，并为每一条道路和节点设置启发式信息和信息素。
每个节点的信息素量与该节点与所有相邻节点的距离成反比，即节点越远，则信息素量越小。
在车辆路径规划中，蚂蚁代表的是车辆，起点和终点分别为蚂蚁巢和食物源，蚂蚁通过信息素和启发式信息来选择下一步的行动。
每个路径上留下的信息素量和路径长度成反比，即路径越短，则信息素量越大。
在搜索过程中，蚂蚁会选择信息素量大、路径长短的路径，从而逐渐找到最优的路径。
3、基于蚁群算法车辆路径规划的优点相比于传统的路径规划算法，基于蚁群算法的车辆路径规划有以下几个优点：1）能够充分考虑实际的路况和成本因素，从而提升运输效益；2）能够动态地更新信息素和启发式信息，从而适应不同场景下的路径规划；3）能够在较短的时间内找到较优解，提高规划效率。
4、基于蚁群算法车辆路径规划的应用基于蚁群算法的车辆路径规划已经被广泛应用于物流、配送和交通领域中。
例如，在城市物流配送中，基于蚁群算法的路径规划能够充分考虑道路交通状况、配送成本等因素，从而实现高效的物流配送。
基于改进蚁群算法的电动汽车行驶路径多目标优化
基于改进蚁群算法的电动汽车行驶路径多目标优化①摘要针对目前电动汽车(electric vehicle, EV)锂电池容量有限、充电时间较长的问题，为优化电动汽车行动力，缓解用户出行顾虑，提出基于蚁群算法(ant colony algorithm, ACA)的电动汽车行驶路径多目标优化。
蚁群算法具有较强的鲁棒性，优秀的分布式计算机制，并且易于与其他智能算法结合，适合求解复杂组合优化问题。
本文在基本蚁群算法的基础上，多目标统一规范化后，对蚁群算法的启发函数和信息素更新函数进行了改进，从而使算法做到快速收敛，并且添加了随机变异策略最大可能获得所有Pareto最优解。
实验结果表明，算法推荐的行驶路线是Pareto最优解，并且可以平衡电动汽车耗电和耗时，算法是有效的。
关键词蚁群算法(ACA)，电动汽车(EV)，行驶路径，多目标优化，Pareto最优解，行动力0 引言电动汽车(electric vehicle, EV)行驶的最优路径问题是指在路网模型中两个节点或多个节点之间搜索一条可以最优化耗电和耗时的路径，是电动汽车行动力管理研究中的一个多目标优化问题[1]。
电动汽车的行驶不同于一般汽车，受限于锂电池容量，能够行驶的距离有限，并且充电需要的时间较长，而且道路交通的运行情况使得行驶消耗的电量和时间并不一致，甚至发生矛盾[1-3]，如：在到达目的地的快捷路径上能耗很大，或者在耗时较多的路径上能耗较少，即实际情况中可能不存在同时达到能耗最低与耗时最少的路径。
通过对最优路径问题的研究，可以在使用电动汽车出行时合理规划行驶路径，达到耗电和耗时尽可能最优，从而可间接最大化电动汽车的行动力。
所以，对最优路径问题的研究可以提高电动汽车的实用性，推广低碳出行的理念。
为此，本文提出了基于改进蚁群算法(ant colony algorithm, ACA)的多目标优化方法。
蚁群算法是由意大利学者M.Dorigo于1991年首次提出，与其他智能算法相比，具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其他方法结合等优点[4,5]。
基于自适应蚁群算法的车辆路径问题研究
基于自适应蚁群算法的车辆路径问题研究车辆路径问题是一个NP-hard问题，传统的方法对其进行有效求解，本文分析了蚁群算法在VRP问题中的可行性，并提出了自适应策略对传统的蚁群算法进行改进，该策略可以根据不同搜索阶段调整参数提高算法的收敛速度。
最后，通过芜湖市的数据对该方法进行检验，实验结果显示，本文提出的自适应蚁群算法的性能优于传统的蚁群算法。
标签：车辆路径问题蚁群算法自适应策略一、引言车辆路径问题（VRP）是物流研究领域中一个具有十分重要理论和现实意义的问题，该问题可以描述为一个需求点位置已知的物流服务网络的车辆配送问题，其目标就是寻找最小费用的车辆配送路线。
车辆路径问题是一个著名的NP 完全问题，只有当其规模较小时，才能求得其精确解。
近年来，大量的研究结果显示，启发式算法在求解大规模车辆路径问题时是一种有效的途径。
蚁群算法（ACO)是由意大利学者Dorigo等人在20世纪90年代初首先提出来的，它是继模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索算法、人工神经网络等以后的又一种应用于组合优化问题的启发式搜索算法。
比较有代表性的研究有，M.Dorigo等人使用蚁群算法解决TSP问题，然后进一步把它们的方法扩展到了解决不均衡的TSP、QAP和job-shop调度问题中；为了克服在Ant-Q中可能出现的停滞现象，Stützle,T.等人提出了MAX-MIN蚁群算法，称作MMAS，该算法为了避免算法过早收敛非全局最优解，将各路经的信息素浓度限制在[τmin,τmax]之间，各路径初始信息素初值设为最大值τmax，并且一次循环后只增加路径最短的蚂蚁经过路径的信息素；吴庆洪等人提出了具有变异特征的蚁群算法，在基本蚁群算法中引入变异机制，充分利用了2-交换法简洁高效的特点；姚宝珍[4]提出了一种自适应的蚁群算法，该算法可以根据搜索的阶段调整参数;陈等人提出了一种基于分布均匀度的自适应蚁群算法，该算法根据优化过程中解的分布均匀度，自适应地调整路径选择概率的确定策略和信息量更新策略。
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蚁群算法在车辆路径优化中的应用毕业论文目录摘要 (2)ABSTRACT (3)第1章绪论 (6)1.1 研究目的和意义 (6)1.2 国外研究现状 (7)1.2.1 国外研究现状 (7)1.2.2 国研究现状 (8)1.3 本文研究容 (9)（1）基本蚁群算法 (9)（2）蚁群算法的优化 (9)（3）蚁群算法在TSP问题中的应用 (9)1.4 开发环境与工具 (9)1.5 论文的组织结构 (10)第2章蚁群算法 (10)2.1 蚁群算法简介 (10)2.2 蚁群算法的原理 (11)2.2.1 蚂蚁觅食规则 (12)2.2.2 蚂蚁移动规则 (12)2.2.3 蚂蚁避障规则 (12)2.2.4 蚂蚁撒信息素规则 (12)2.3 蚁群算法的特点及优缺点 (13)2.3.1 蚁群算法的特点 (13)2.3.2 蚁群算法的优点 (14)2.3.3 蚁群算法的缺点 (14)2.5 蚁群算法的核心函数 (15)（1）初始化 (15)（2）选择下一个城市，返回城市编号 (15)（3）更新环境信息素 (17)（4）检查终止条件 (18)（5）输出最优值 (18)2.6 蚁群算法的参数分析 (19)2.6.1 蚂蚁数量N_ANT_COUNT (19)2.6.2 启发因子 (19)2.6.3 期望启发因子 (20)2.6.4 信息素挥发度 (20)2.6.5 总信息量（DBQ） (21)第3章改进的蚁群算法 (21)3.1 轮盘赌选择 (22)3.1.1 轮盘赌选择基本思想 (22)3.1.2 轮盘赌选择工作过程 (22)3.2 MAX_MIN ACO (24)3.2.1 MAX_MIN算法的框架结构 (24)3.2.2 MAX_MIN 算法流程图 (26)第4章蚁群算法在车辆路径问题中的应用 (28)4.1 车辆路径问题简介 (28)4.1.1 车辆路径问题定义 (28)4.1.2 车辆路径问题分类 (29)4.2 车辆路径问题的求解算法 (29)4.2.1 精确算法 (29)4.2.2 启发式算法 (30)4.3 蚁群算法解决车辆路径问题 (31)4.4 数值实验结果及分析 (33)4.4.1 轮盘赌选择优化前后数据对比 (33)4.4.2 MAX_MIN算法改进前后数据对比 (34)第5章总结与展望 (36)参考文献 (36)第1章绪论TSP问题是一种特殊的车辆路径问题，是作为所有组合优化问题的例而存在的，它已成为并将继续成为测试组合优化新算法的标准问题。
传统解法对小搜索空间的TSP问题适用，而且有的算法获得精确解的性质也正是人们所期望的。
于是，许多求TSP问题近似解的新算法应运而生，启发式算法便是其中之一。
而蚁群算法（AC）是由意大利学者Macro Dorigo等人在20世纪90年代提出来的[1]，它是继模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索算法、人工神经网络算法等之后的一种新型的启发式算法，已成功地应用于求解TSP问题。
蚁群算法在解决TSP问题时具有许多优良性质，但也存在着两个主要的缺陷：收敛速度较慢，并且容易出现停滞。
为此，不少研究者提出了一些优化策略及改进，如：蚁群系统算法ACS（也称蚁群优化算法ACO）、最大最小蚁群系统算法MMAS等；这些改进在一定程度上提高了算法的有效性，但效果并不明显。
如何进一步地对算法进行优化，即优化策略的研究，也正是当前蚁群算法研究的最大的热点。
另外，人们也注意到：改进后的蚁群算法在解决大型的TSP问题时，关键参数的设置和信息素的更新将花费很长的时间。
而由于蚁群算法中蚂蚁的个体行为具有在的并行性，因此可以考虑将算法进行分布式并行处理来缩短算法的运行时间。
如何进行并行处理，亦即并行策略的研究，是目前蚁群算法研究的又一个热点。
1.1 研究目的和意义物流是供应链中最重要的组成部分，是商品从生产者经过各流通环节最终到达消费者手中的过程。
物流业这是专门从事物流活动的行业，从企业销售成本和商品价格组成角度考察，物流业蕴藏着巨大的商机。
物流业被誉为经济发展动脉的“加速器”和商业结果演变的“润滑剂”，现代企业的“第三利润源泉”。
通过提高物流管理水平和效率，降低物流成本，可以为企业及社会带来可观的经济效益，改善国民经济运行效率，提高国际竞争力。
因此，国家和各地政府纷纷定制了各种有利于物流发展的政策和计划。
在国家“十一五规划”中讲“大力发展现代物流”作为今后重点发展的领域，明确提出“十一五”结束即2010年，全社会物流成本要比2004年的计策上下降2—3个百分点。
合理使用优化运输路线，降低企业物流成本，是物流管理的很重要容。
针对物流管理中对运输车辆路径优化调配的要求，1959年由Dantzig和Ramser首先提出了车辆路径问题的数学模型。
车辆路径问题已经是近几十年来运筹学、应用数学、网络分析、计算机应用及交通运输等学科研究一个热点问题，并且在通讯、身长、国防、生物计算机应用等领域得到了广泛的应用。
1.2 国外研究现状车辆路径问题的研究有着现实的经济意义和学术意义。
自从VRP被Dantzig和Ramser于1959年提出之后，很快就引起了运筹学、应用数学、物流科学、计算机科学等各个学科专家学者与运输计划制定者和管理者的极大重视，成为运筹学与组合优化领域的前沿问题和研究热点。
许多学者对该问题进行了大量的理论研究及实验分析，目前己经产生出多种成熟的算法，取得了令人瞩目的成果，为后人的继续研究提供了极高的参考价值。
1.2.1 国外研究现状1962年，Balinski等人首先提出VRP的集分割，直接考虑可行解集合，在此基础上进行优化，建立了最简单的VRP模型。
1971年，Eilon提出将动态规划法用于固定车辆数的VRP，通过递归方法求解。
1974年，Wren Gillett等人提出扫描算法，将该算法应用于车辆调度问题，并和当时其它算法进行了比较，证明该算法所求得的解较优于其它方法。
1981年，Christofides等人提出了k度中心树和相关算法，对固定车辆数m 的m-TSP进行了进行k度中心树松弛。
后来，M.L.Fishe对这种方法做了进一步改进，可求解有134个客户的VRP。
1991年，Gendreau等人将禁忌搜索方法应用于VRP，它是比较好的启发式算法，可以成功地应用于许多经典的VRP。
1996年，wrence将遗传算法用于VRP的研究，有效的求解出带时间窗限制的VRP。
1.2.2 国研究现状在我国，有关车辆路径问题的研究是在20世纪90年代以后才逐渐兴起的，比国外相对落后。
随着顾客需求的变化，运输车辆的调度显得日益重要。
近年来，我国理论界逐渐开始关注车辆路径问题的研究，并已取得初步成果。
蚁群算法、启发式算法以及一些混合算法被学者们广泛的利用，代表了较近的研究思想。
启发式算法作为一种逐次逼近的算法，虽然不一定得到最优解，但是可以高效率地得到具有较高精度的解，而且也易于考虑各种实际问题，因此，现已成为解决VRP问题的重要方法。
与传统的启发式算法相比，近年来所采用的一些新的启发式算法，通过对启发式规则和搜索方式的改进，在求解多节点、多约束的VRP 问题上可以获得较快的收敛速度和较高质量的全局解。
大学蔡延光等人运用模拟退火算法和遗传算法求解多重车辆调度问题，并将其集成为智能算法库，作为设计智能运输调度系统的依据。
钢铁学院大卫和东北大学姜大力等分别针对有时间窗和无时间窗约束下的车辆路径问题用基因编码遗传算法求解，结果在较快速度下得到了近优解。
崔雪丽、马良和炳全等人基于近年来出现的新型智能优化思想：人工蚂蚁系统给出了一种可快速求解VRP的蚂蚁搜索算法。
通过定义基本的人工蚂蚁状态转移概，并结合局部搜索策略，用迭代次数控制算法的运行时间，从而使该方法具有使用意义和可操作性。
经一系列数据测试和验证，与若干已有的经典算法相比较，获得了较好的结果。
善林人等提出一种基于蚁群优化的混合算法来解决VRP。
首先提出一种ACO 算子，然后加入局部搜索机制并使用基于问题的特定启发信息——节约量来改进算法。
小峰等针对了蚁群算法存在的过早收敛问题引入节省量以及车辆载重利用率两种启发式信息对蚁群算法加以改进，并加入2.opt方法对问题求解进行局部优化，计算机仿真结果表明，这种混合蚁群算法对求解车辆路径问题有较好的改进效果。
1.3 本文研究容本文的研究容可以概括为三部分：蚁群算法的基础性理论、蚁群算法的优化以及蚁群算法在TSP问题中的应用：（1）基本蚁群算法了解基本蚁群算法的概念、原理以及代码如何实现。
（2）蚁群算法的优化根据蚁群算法的基本原理做出优化，避免蚁群算法的缺点，在迭代次数尽量少，迭代结果尽量趋近最优解的情况下做出优化。
本文主要讲解轮盘算法和max_min算法在蚁群算法中的优化。
（3）蚁群算法在TSP问题中的应用利用蚁群算法的特点以及蚁群算法的优化应用到TSP问题中。
1.4 开发环境与工具计算机：HP ProBook 4416S系统：Microft Windows XPProfessinal版本2002Service Pack3存：2G开发语言：C++运行环境：Microsoft Visual C++ 6.01.5 论文的组织结构第一章绪论主要是讲解本课题研究容、目的和意义，国外对蚁群算法的研究现状以及本系统开发环境的介绍；第二章蚁群算法主要是介绍什么是蚁群算法，蚁群算法的原理和思想以及蚁群算法的优缺点；第三章改进的蚁群算法主要是讲解在基本蚁群算法的基础上对蚁群算法做出优化（本文采用了轮盘选择和MAX-MIN两种优化方式）第四章蚁群算法在车辆路径问题中的应用第五章总结与展望第2章蚁群算法2.1 蚁群算法简介蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。
它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。
蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。
针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较，数值仿真结果表明，蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。
蚁群算法（Ant Clony Optimization， ACO）是一种群智能算法，它是由一群无智能或有轻微智能的个体（Agent）通过相互协作而表现出智能行为，从而为求解复杂问题提供了一个新的可能性。
蚁群算法是一种仿生学算法，是由自然界中蚂蚁觅食的行为而启发的。
在自然界中，蚂蚁觅食过程中，蚁群总能够按照寻找到一条从蚁巢和食物源的最优路径。
图（1）显示了这样一个觅食的过程。
图（1）蚂蚁觅食在图1（a）中，有一群蚂蚁，假如A是蚁巢，E是食物源（反之亦然）。