大型物流车辆配送线路自适应调度方法

摘要：

为了有效提高物流配送车辆的利用率,降低配送车辆的空载率及物流运输成本,需要对大型物流车辆配送线路自适应调度方法进行研究;当前方法多是采用通过对物流车辆配送过程中的调度与路径选择进行分析,建立多类型的物流配送车辆调度模型,并构建改进后的遗传算法,对物流调度模型的算法效率以及计算时间和复杂度进行优化,以获取物流车辆配送调度问题的最优解,但该方法存在过程较为繁琐的问题;为此,提出一种大型物流车辆配送线路自适应调度方法;该方法首先建立物流车辆配送线路调度问题的数学模型,为实现自适应调度方法对数学模型进行优化求出最优解,利用蚁群算法对物流车辆配送调度数学模型的最优解进行优化,获取最优路径的适应度初始化蚁群算法的各客户点之间的信息素,从而得出了优化的最优路径;以优化的最优路径完成对大型物流车辆配送线路自适应调度;仿真实验表明,利用蚁群算法不仅加快了物流配送路线调度优化问题求解的速度,降低了物流运输的成本,而且获取了最优解的概率,比其他调度算法具有更明显的优势.

关键词：大型物流、车辆配送、自适应调度、蚁群算法

所属期刊栏目：25

分类号：F224(经济计算、经济数学方法)

资助基金：北京市属高等学校青年拔尖人才培育计划项目CIT&TCD201504052

在线出版日期：2017-12-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：166-169