【37页】毕业论文：城区物流快递送货的路径选择研究文档下载

车辆调度问题，是物流的个重要研究方向，是个典型的车辆调度问题，也是个比较重要的组合优化问题。

优化技术原本是近代数学的个分支，优化是指寻求数学上的最优解，而优化技术则是以数学为基础寻求最优解的技术。

在管理科学中，优化是指在给定条件下如何做出最佳的决策去完成给定的任务，最好地达到预期的目标。

对于车辆路径这种组合优化问题，通常随着文献引言物流是以物品从供应地向接收地实体流动的过程。

，引言第章绪论课题研究的背景和意义课题研究的背景课题研究的意义研究现状课题的研究内容基本蚁群算法研究蚁群算法解决车辆路径问题第章问题的蚁群优化算法分析蚁群算法应用于问题物流配送问题的描述利用蚁群算法解决车辆路径问题实际应用确定可行解采用策略传统算法存在的问题相关理论简介蚁群算法基本原理车辆路径问题遗传算法蚁群算法信息素第章基于改进的蚁群算法解决车辆路径问题蚁群算法的改进改进算法提出的背景处理策略可行解问题程序的设计基于改进的蚁群算法解决车辆路径问题蚁群算法的改进改进算法提出的背景处理策略可行解问题程序的设计模块模块蚁群和遗传算法相结合第章系统测试分析单元测试测试测试第章结论总结展望致谢参考题的蚁群优化算法分析蚁群算法应用于问题物流配送问题的描述利用蚁群算法解决车辆路径问题实际应用确引言第章绪论课题研究的背景和意义课题研究的背景课题研究的意义研究现状课题的研究内容基本蚁群算法研究蚁群算法解决车辆路径问题第章问部分内容简介，引言第章绪论课题研究的背景和意义课题研究的背景课题研究的意义研究现状课题的研究内容基本蚁群算法研究蚁群算法解决车辆路径问题第章问题的蚁群优化算法分析蚁群算法应用于问题物流配送问题的描述利用蚁群算法解决车辆路径问题实际应用确定可行解采用策略传统算法存在的问题相关理论简介蚁群算法基本原理车辆路径问题遗传算法蚁群算法信息素第章基于改进的蚁群算法解决车辆路径问题蚁群算法的改进改进算法提出的背景处理策略可行解问题程序的设计模块模块蚁群和遗传算法相结合第章系统测试分析单元测试测试测试第章结论总结展望致谢参考文献引言物流是以物品从供应地向接收地实体流动的过程。

它是个全新的系统概念，和金融结算起构成了现代电子商务的两大支撑基础。

随着经济的发展和经济体制改革的进步深化，物流业正成为我国市场经济中竞争最为激烈的行业之，其在现代经济发展中的地位和作用，比任何时期都更加重要。

现阶段，物流业已贯穿于我国生产分配流通和消费的各个领域，社会对物流需求的数量质量正在不断提高。

物流配送作为物流体系中最为重要的环，对整个物流体系的效率起着关键的作用。

先进高效的物流配送系统能为企业创造出更高的经济效益，是企业增强自身竞争力的重要手段。

当今物流配送的个重要的研究领域就是系统优化。

车辆调度是物流配送管理最重要的部门。

随着社会的发展以及消费者对服务质量要求的不断提高，高效的车辆调度，以提高物流效率降低物流成本提高服务质量对于促进经济健康稳定的发展具有重要意义。

所谓的车辆路径问题，就是车辆和路径的恰当选取，运输规划的合理制定问题。

解决此问题，可用加快对客户需求的响应速度，提高服务质量，增强客户对物流环节的满意度，降低服务商运作成本。

车辆调度问题，是物流的个重要研究方向，是个典型的车辆调度问题，也是个比较重要的组合优化问题。

优化技术原本是近代数学的个分支，优化是指寻求数学上的最优解，而优化技术则是以数学为基础寻求最优解的技术。

在管理科学中，优化是指在给定条件下如何做出最佳的决策去完成给定的任务，最好地达到预期的目标。

对于车辆路径这种组合优化问题，通常随着问题规模的扩大，问题空间呈现组合爆炸特征，因此，无法用常规方法求解，属于问题。

研究声明蚁群算法发现较好解的能力很强，具有分布式计算鲁棒性强易于与其他方法结合等优点，具有十分广阔的应用前景，也具有很重要的研究价值。

通过研究车辆路径问题，确定最佳的运输路线，在提高车辆满载率的同时，使车辆运输距离达到最小化，完善配送系统，使配送环节的总成本降低，提高配送的效率。

第章绪论课题研究的背景和意义课题研究的背景物流业正在成为我国市场经济中竞争最为激烈的行业之，在我国国民经济和社会发展十五计划中，已将物流配送作为重点支持和发展的服务产业。

智能物流配送管理系统是完成货物配送的功能性系统，也是车辆配送中心系统中个非常重要的组成部分。

而高效的车辆调度，可以提高物流的效率降低物流成本提高物流服务质量加快对客户需求的响应速度，增强客户对物流的满意度。

课题研究的意义物流配送路径优化和蚁群算法原型所解决的问题相比有共同点都是寻找遍历所有客户点的最短路径的问题，也有其特性有更多更复杂的约束条件和优化目标。

本文针对这种特点，研究种基于蚁群算法的优化路径算法，通过引入遗传算子，在局部搜索过程中能够避免算法早熟停滞，同时改进信息素的更新方式客户点选择策略，增强蚁群算法的正反馈作用，从而提高收敛速度和全局搜索能力，使得其在物流配送路径优化问题中有较好的实际效果。

研究现状蚁群算法是由和他的同事首先提出来，很好地解决了些复杂的组合优化问题，如旅行商问题和背包问题等等。

目前已经有很多种基于蚁群算法或其改进算法，应用于各种不同的离散优化问题，这些研究涉及到了车辆路径问题网络中路由通信问题，等等。

蚂蚁们跟踪信息素路径的行为确实导致了最短路径的发现，即当食物源和巢穴之间存在多条路径时，群蚂蚁通过跟踪由个体留下的信息的确找到了优化的路径，这具有实际研究意义。

初步的研究结果表明，蚁群算法在求解复杂优化问题方面有着很大的优越性。

虽然目前对蚁群算法的研究刚刚起步，些思想还处于萌芽时期，其严格的理论基础尚未确立，收敛性的证明也不够成熟，国内外的相关研究仍停留在实验探索阶段，但是从当前的应用效果来看，这种模仿自然生物的新型寻优算法无疑具有非常光明的前景。

年，意大利学者等提出了第个蚁群算法蚂蚁系统并成功应用于求解问题。

实验结果证明蚁群算法具有较强的鲁棒性和发现较蚁群和遗传算法相结合包括信息素，蚂蚁分组，遗传算法的复制，交叉，变异等操作。

第章系统测试分析系统详细设计完成后，往往要对系统进行测试，以便检验系统的性能和功能。

这是个严格的过程，必须认真进行。

系统测试主要解决各模块之间的数据通信和数据共享问题以及检测系统是否达到用户的实际要求，是在整个系统范围内进行的。

单元测试程序测试需要接受数据，故须有数据可以参考。

数据文件必须为文件类型，可以使用记事本编辑个文本文件，然后改名为文件。

测试运行程序图测试用例输出结果图测试用例运行结果测试结果测试通过。

测试运行程序图测试用例输出结果图测试用例运行结果测试结果通过测试，更改前的设置操作可以使用，更改后的设置操作也可以使用，测试通过。

第章结论总结蚁群算法从提出至今已有很长时间，如今蚁群算法已经成为国际上解决问题的最常用算法，成为热点算法和前沿课题。

蚁群算法已经展现了勃勃生机，在其提出的早起主要解决的是问题，而如今新的改进算法使得其开始在问题中崭露头角。

本文系统的描述了蚁群算法产生的过程，并详细分析了基本蚁群算法，然后本文详细阐述了问题并引用了其数学模型，是个热点问题，也是个问题。

我们从当今的各个已知的蚁群算法改进方案来求解问题，简单概要介绍了各种求解这类问题的改进蚁群算法。

这些基本蚁群算法和改进的蚁群算法虽然取得了丰硕的成果，但实际上仍然存在这许多突出的问题，在文章中也描述这些问题。

例如当节点过多时搜索时间不可避免地变长可行解在实际运用中并不适用，经过改进的蚁群算法在中的残存问题等等。

展望蚁群算法的原理相对简单，但实际上其理论基础与遗传算法等比较还远远没有成熟，实际应用也还远未挖出其真正潜力，仍然有很多富有挑战性的课题需要解决，虽然学者们取得了些初步的成果，但是仍有许多地方需要继续研究。

这些问题集中在蚁群算法理论基础的突破蚁群算法的理论根基并不牢固，任何种算法都需要严密的理论基础，这方面蚁群算法的工作还相当匮乏，蚁群算法的收敛性的严格的数学证明，如何最终导出全局最优解，以及算法的时间复杂度等等问题都是进步的研究方向。

更为复杂的优化问题当现有的继续复杂时，如增加了时间的约束，车辆的载重量并不统等等。

这些更为复杂的问题将导致蚁群算法的变化，有些变化的方案至今仍然不理想，需要继续优化。

更好的与实践结合解决物流的问题个很重要的想法就是理论与实践相结合，然而毕竟所有的数据均是假设的，当个真正的实际问题摆在我们面前时，不可避免地要对现在的算法提出改进，也会找到更多的问题。

致谢本文是在侯贵法老师精心指导和支持鼓励下完成的。

在他严格的要求下我懂得了开发软件要有种极其认真负责的态度。

无论做什么事都要大胆的去想去做，这样会有好的创意，才能更有作为。

经过个月的忙碌和工作，本次毕业设计已经接近尾声，看到自己所做的程序，虽然和专业的比起来相差甚远，太过粗糙，考虑不够全面。

但是，我的心中还是充满了无比的喜悦，由于经验的匮乏，在毕业设计的制作过程中，我遇到了很多困难，如果没有导师的督促指导和支持，想要完成这个设计是不可能的。

我的程序很粗糙，但是侯老师细心给我指出很多和不足。

我非常佩服侯贵法老师的专业水平。

其次我要感谢我的母校安阳工学院，是母校给我们提供了优良的学习环境。

另外，我还要感谢那些曾给我授过课的每位老师，是你们教会我专业知识。

在此，谨向导师侯老师致以最深的谢意。

同时，在此次毕业设计过程中我也学到了许多了关于算法和方面的很多知识，实验技能有了很大的提高。

另外，还要感谢那些对我论文写作给过指导帮助的同学老师，他们为我完成这篇论文提供了巨大的帮助。

最后，再次对关心帮助我的领导老师和同学表示衷心地感谢，参考文献张强，荆刚，陈建玲车辆路线问题研究现状已发展方