题目：
基于蚁群算法的西安市长安区配送 线路优化研究 院 系：
管理工程系 专 业：
物流管理 学 号：
姓 名：
指导教师：
2016年12月 摘要 随着国民生活水平的不断提升，物流配送在人民生活中所占比例不断提升。并且在市场经济中，物流配送不仅关系到企业服务水平和综合竞争力，还与国民民生息息相关。而物流配送过程中的路径规划优化研究不仅能够提升企业整体服务水平以及大幅度提高企业在市场经济中的综合竞争水平，还能够提升企业在国家民生建设中的优良形象。

本文首先针对物流配送路径优化问题的研究背景、目的、意义进行相关的阐述，归纳总结了物流配送行业的国内外研究现状，为本文基于蚁群算法的西安市长安区配送路线优化问题的研究提供了背景涵盖，然后针对蚁群算法的基本概念以及算法的机制原来进行研究，分析了蚁群算法的实现流程，通过相关研究归纳了蚁群算法在物流配送路径优化问题中的优缺点。其次，针对西安市长安区的配送路线的现状进行了分析，归纳了现阶段西安市长安区配送路线的交通状况，以及该区域内配送路线存在的问题。通过上述蚁群算法和西安市长安区物流配送路线的现状分析，为后续结合蚁群算法，优化配送路线的途径的研究提供了理论基础和问题描述。最后针对西安市长安区的物流配送路径问题设计了基于蚁群算法的路径规划思路。

通过本文研究工作，实现了西安市长安区的物流配送过程中的路径优化，实现了物流配送成本的降低和配送效率的提升，使得企业服务水平和企业受益的大幅度提高，并且保证了企业在市场经济中的综合竞争力以及在国家民生建设中的形象。

关键词：蚁群算法；
物流；
配送；
路径；
优化 Abstract With the continuous improvement of people＇s living standards, logistics and distribution in the proportion of people＇s lives rising. And in a market economy, logistics and distribution is not only related to the level of enterprise service and comprehensive competitiveness, but also closely related with the people＇s livelihood. The study of path planning optimization in the process of logistics and distribution can not only enhance the overall service level of enterprises and improve the comprehensive competition level of enterprises in the market economy, but also enhance the enterprises＇ image in national livelihood construction. In this paper, the research background, purpose and significance of logistics distribution route optimization are summarized, and the domestic and international research status of logistics distribution industry is summarized. This paper provides the research of distribution route optimization problem in Chang＇an District of Xi＇an based on ant colony algorithm. Then the basic concept of ant colony algorithm and the mechanism of the algorithm are researched, and the realization process of ant colony algorithm is analyzed. The advantages and disadvantages of ant colony algorithm in the logistics distribution path optimization problem are summarized by the related research. Secondly, this paper analyzes the current situation of distribution routes in Chang＇an District of Xi＇an, and sums up the traffic situation of distribution routes in Chang＇an District of Xi＇an and the problems of distribution routes in this area. Through the ant colony algorithm and the analysis of the logistics distribution route in Chang＇an District of Xi＇an, this paper provides the theoretical foundation and the problem description for the follow - up study of the ant colony algorithm and the optimization of the distribution route. Finally, the path planning method based on ant colony algorithm is designed to solve the logistics distribution problem in Chang＇an District of Xi＇an. Through this research, the route optimization of logistics and distribution in Chang＇an District of Xi＇an is realized, the cost of logistics and distribution is reduced and the delivery efficiency is improved, which greatly improves the service level of enterprises and the benefit of enterprises, and ensures that the enterprises The comprehensive competitiveness in the market economy and the image in the national livelihood construction. Key words: Ant Colony Algorithm; Logistics; Distribution; Route; Optimization 目 录 1 绪论 6 1.1 研究背景 6 1.2 研究意义 6 1.3 主要研究内容 7 1.4 国内外研究现状 7 1.4.1 国内研究现状 7 1.4.2 国外研究现状 8 2 基本蚁群算法的相关概述 10 2.1蚁群算法的定义 10 2.2 蚁群算法的机制原理 10 2.3 蚁群算法的实现 11 2.4 蚁群算法的优缺点 12 2.4.1 蚁群算法的优点 12 2.4.2 蚁群算法的缺点 13 3 目前西安市长安区的配送路线现状分析 14 3.1西安市长安区配送路线的交通概述 14 3.2 西安市长安区目前配送路线存在的不足 14 3.2.1食品“断链”问题严重 14 3.2.2食品链物流温控手段差 15 3.2.3从业人员素质不高 15 3.2.4成本问题 15 3.2.5管理问题 15 3.2.6服务问题 16 4 结合蚁群算法，优化配送路线的途径 17 4.1 信息素浓度表的实现 18 4.2 集合tabu的确定 19 4.3 车辆序列的初始化 20 4.4 车辆不足情况及惩罚成本 20 4.5 运力利用率 21 5 结论与展望 22 5.1 结论 22 5.2 展望 22 参考文献 23 1 绪论 1.1 研究背景 随着我国经济水平的不断提高，国民经济迅速提升，人民生活水平大幅度提高，人们对商品的需求也随之提升，特别是对商品交易过程中的商品运输的要求也有了较大的提升。现如今，物流活动在人们日常生活、企业经营等过程中开始占据重要地位。此外，物流在现代化经济、全球化经济发展中的重要地位日益凸显，对新时代的经济发展起着重要作用，逐渐发展为企业发展、竞争的一个重要领域。特别是近几年电子商务的快速发展，为物流产业、技术的发展提供了更大的发展空间，使得物流与人们的生活密切相关。所谓物流配送就是指与销售、供应、采购、生产等企业各方面的经营活动相互协调和与之相对应的包装、运输、存储、装卸、搬运、配送以及信息传递等商品物流活动综合起来的一种集成化的管理系统。物流配送的目的就是如何采用最低的成本为客户及企业用户提供最优质的服务，以此来提高企业的整体竞争力和经济效益。因此，针对物流成本的研究成为物流领域研究的一个重点，据相关的数据统计表明，在不考虑商品在各个环节的额外费用以及商品的损失，我国运输、存储成本大概占我国国民生产总值的20%以下，近年来经济运行成本快速增加。由于行业性质不同，物流总成本在不同的行业领域中所占比例各不相同，其中在成品制造业中物流运输成本所占比例最大，接近80%，在原材料生产业中所占比例相对较小，接近60%。因此，针对如何降低物流总成本是减少企业运营成本，提高企业竞争力的一个重要手段。物流运输过程中的配送路线与物流运输成本密切相关，所以，针对配送路线的优化研究具有重要的意义。

1.2 研究意义 随着近几年电子商务的快速发展，小批量物品多批量配送以及快速、实时的配送方式在整个物流运营中所占的比例逐渐升高。电子商务给物流领域带来活力和生机的同时也使得物流行业有了新时期的特点，例如Automatic and Informational、Flexible、Network、Social、Standardized等特性。特别是“最后一公里”概念的提出，该问题已经成为关系国民民生工程的一项重要活动。而囿于我国的基本国情和国民生活情况等，物流配送在新时代背景下出现许多不可避免的问题：1）物流配送成本相对较高，较高的成本使得企业的服务水平和经济效益都受到了严重的影响；
2）物流配送效率相对较低，较低的配送效率导致企业的服务质量难以满足人们的要求；
3）物流配送路线规划不合理，不合理的规划路径不仅大幅度提升了物流配送的成本和效率，还对城市的交通带来极大的压力，导致人民的生活、出行等负担大幅度提升。因此针对物流配送路线的研究不仅关系到企业运营成本、企业服务水平以及市场经济中的综合竞争力，还关系到民生的大问题。通过对物流配送路线的优化研究可以实现企业资源的合理配置，使得企业的服务水平、综合竞争力大幅度提升，还可以使得企业获取最大化的收益以及在国家民生中的优良形象。

1.3 主要研究内容 通过对国内外路径优化问题的归纳总结针对西安市长安区的路径优化问题进行模型建立，并且根据蚁群算法的实现思路建立符合西安市长安区路径优化问题求解的合适方案，并通过实例验证所设计方案的有效性。具体研究内容为：
1）分析配送路线研究的国内外现状，归纳总结现有的优化方法通过已有的研究基础为本文的研究工作提供思路；

2）归纳总结了蚁群算法的相关概述，通过对基本蚁群算法的研究，总结了相应的算法基础机理和实现流程并归纳总结了相应的优缺点；

3）针对西安市长安区的配送路线的问题进行调研，归纳了长安区的交通状况并总结了现阶段长安区物流配送所存在的一些问题，通过该部分的研究为本文的方案设计提供了相应的背景支撑；

4）通过归纳总结西安市长安区配送路线的相关现状以及基本蚁群算法的相关理论基础，针对长安区的配送路径优化问题设计了相应的蚁群算法，并对具体实现流程进行设计，并利用实例对所设计的优化方案进行验证，验证结果表明了所设计方案的有效性。

1.4 国内外研究现状 1.4.1 国内研究现状 所谓蚁群算法又称为蚂蚁算法（Ant Colony Optimization, ACO），该算法是放生算法的一种，主要用来搜索最优化的路径。最初，蚁群算法1992年是由Marco Dorigo[1]在其博士论文中提出的，该算法的设计灵感是来源于自然环境中蚁群外出觅食过程中发现食物，达到食物所在位置的路径选择的本能进行模拟的。在最初阶段，蚁群算法主要是用来解决旅行商问题，经过国内外研究学者的努力研究，现在已经发展成为一个多领域应用的智能优化算法，例如通讯网络中的路由问题、大规模集成电路问题、图片着色问题等。现阶段已经应用较为成熟的几个领域为最小树生成问题、旅行商问题、批量处理问题、车辆路径问题、二次分配问题等。

其中，本文研究的重点，物质配送路径优化问题时车辆路径问题的一种，该问题是于1959年由Rmser和Dantzig[2]共同提出的，该问题主要解决一定数量的物品通过一定数李量的车辆通过合适的行车路线达到各个物质配送点的问题。并且在运送过程中需要考虑客户满意度和消耗、成本、路程等问题。Fisher[3]于1960年将车辆路径问题研究工作划分为三个阶段，首先是启发式方式，该阶段时间为1960年到1970年这一阶段；
然后是采用数学规划进行启发式的1970年到1980年的这一个10年阶段，最后是采用较新的智能优化算法的1980年以后的阶段。其中，蚁群算法是解决该问题的一个较新的思路，该方法具有较强的自组织性、鲁棒性、并行计算等优点。而经过国内外学者的研究针对蚁群算法计算时间长、收敛速度慢等缺点进行了解决。

1.4.2 国外研究现状 针对路径配送问题和蚁群算法的研究，近年来国内也取得了较为优异的成果。杨从平[4]于2014年发表的《基于蚁群算法的快递物流配送路径优化》论文中，针对蚁群算法中的信息素更新规则和状态转移概率算法进行了设计，使得其快递车辆的路径优化问题有了较好的解算方案，并且将所设计的方案应用与广西桂林市的某快递公司中。倪益华和李巧玲[5]于2015年发表的《基于改进的蚁群算法的复杂制造系统物流配送路径优化》论文中针对物流网络的规划问题进行了研究，采用有向图理论针对物流配送问题进行建模，并将时间和流量作为优化的约束条件进行了最优路径优化的求解。黄浩[6]于2015年发表的《供应链环境下物流配送路径的蚁群算法优化》论文中，针对产品供应链下的物质配送问题进行了详细的研究工作，根据相关的问题建立的供应链物流配送路径优化问题的数学模型，针对该最优化问题基于蚁群算法设计了相应的最优化方案，最后通过实例对所提出的算法进行了验证。

经过无数研究学者的研究，现阶段针对物质配送路径优化问题以及蚁群算法的研究都取得了大量的研究成果，并且在已经广泛应用于多个领域中，特别是蚁群算法针对车辆路径优化问题的求解具有较好的优化结果。基于此优势，本文针对西安市长安区的物流配送路径优化问题进行深入的调查研究，设计了基于蚁群算法的最优路径选择方案，实例验证表明所设计的优化方案的有效性。

2 基本蚁群算法的相关概述 本章针对蚁群算法的基本概念以及相关理论进行概述，首先对蚁群算法的定义进行阐述，研究了蚁群算法的机制原理和实现的方法，最后针对蚁群算法的优缺点进行了归纳总结，通过本章的研究工作为后续西安市长安区物流配送路径优化问题提供了理论支撑。

2.1蚁群算法的定义 人们常常针对自然界中的生物的一些“本能”进行研究，通过对生物的一些习性进行仿生实现一些问题的求解。最简单的例子，人们对鸟类飞行行为进行研究发明了飞机[7-9]；
通过对鱼类水中游的研究发明了船、潜艇等。而蚁群算法就是仿生算法的一种，通过对蚂蚁觅食行为的研究，总结其觅食行为的特征：1）蚂蚁在觅食过程中可以对周围一个范围内的情况进行感知，进而发现周围是否存在食物；
2）蚂蚁在觅食过程中会释放一种带有气味的化学物质，该化学物质会随着时间的推移而挥发，这里成该化学物质为信息素。

基于人们对蚂蚁觅食过程的研究发现，蚂蚁在觅食过程中释放的信息素不仅能够自身确定食物寻找的路径，还可以将确定的信息传递给其他蚂蚁，当蚂蚁在寻找食物的时候会沿着信息素朝着浓度较高的方向上进行寻找，当某一只蚂蚁找到食物时也会释放信息素，这样在其寻找到食物的路径上的信息素浓度也会随之变高，这样会吸引其他蚂蚁通过该路径到达该食物处，在此过程中其他蚂蚁也会在该路径上释放信息素，在该循环的作用下，该路径上的信息素浓度越来越高，这样就确定了一条寻找食物的最佳路线[10-13]。

针对上述蚂蚁觅食过程的研究，人们对蚂蚁觅食的“本能”进行研究，设计具有记忆功能的人工蚂蚁算法，并利用该算法针对蚂蚁觅食的过程进行仿生，以此设计出了一种智能算法，称之为蚁群算法。

2.2 蚁群算法的机制原理 通过对蚂蚁觅食行为的仿生人们设计了蚁群算法，最早期时该算法在旅行商售货问题上应用较为广泛，随着科学技术水平的进步，蚁群算法在智能路径规划中开始进行应用[14]，本文针对西安市长安区配送路径的优化问题采用蚁群算法进行研究。实际中，配送路径优化问题就是旅行商问题的拓展。其本质上，这两个问题都是最佳路径的选择问题，旅行商问题[15]就是在几个城市中的某一个城市中有一个旅行商，该旅行商需要对每一个城市进行一次服务，然后再全部服务完成后返回最初那个城市，这一服务过程中到达每个城市的路线安排，在旅行商问题中只需要考虑路径最短即可，但是在本文的物流配送问题中不仅需要针对路径进行考虑还需要考虑运输载体的运输能力以及运输载体的运输时间问题，如果运输载体的运输能力不足以满足客户要求的物品限制时，就需要进行多次重复运输，因此针对物流配送问题的路径优化问题的研究要比旅行商问题更加复杂，其意义也更大。

为了解决物流配送中更加复杂化的问题[16]，在物流配送问题中，将客户要求的配送服务的车辆设置为“人工蚂蚁”，但是限于运输车辆、人员的限制，所以在客户增加导致车辆、人员所能负责的最大限制时，“人工蚂蚁”就需要返回出发点进行再次的配送服务，此时，在该算法中将该“人工蚂蚁”看作能够继续为其他客户进行配送服务的另外一辆配送车，直到当所有的服务要求都完成后，“人工蚂蚁”就完成了该次配送任务，当所有的“人工蚂蚁”都完成了配送任务时，表明一次任务循环完成。当一次任务循环完成后，根据“人工蚂蚁”的配送结果进行信息素的分析，并且计算信息素的增量，一次对各个路径上的信息素浓度信息进行更新，这样就可以进行下一循环的最有路径的选择[17]。实质上，针对物流配送问题的研究思路就是将该问题转换为多个旅行商问题进行综合求解的过程。

2.3 蚁群算法的实现 蚁群算法的实现流程如图2.1所示，首先将配送中心作为起点由第一只蚂蚁开始进行某一配送点的物质配送，当到达该配送点后则继续为下一个配送点进行服务，以此类推，直到完成所有配送任务返回配送中心为止，第二只蚂蚁则在第一只蚂蚁返回配送中心后开始出发，采用第一只蚂蚁相同的配送方式进行服务，以此类推，当所有蚂蚁完成配送任务后，针对最有路径进行记录保存并且更新信息素[18]。然后，所有蚂蚁根据信息素实现第二次的路径搜索[19]，最后,再次更新信息素，进行循环，直到所有的运行次数完成后，根据算法运行的结果进行最优路径的选择[20]。由算法的实现过程可以看出，根据物流配送问题所设计的蚁群算法的实现流程和蚂蚁觅食的过程相同。

图2.1 蚁群损法基本流程 2.4 蚁群算法的优缺点 2.4.1 蚁群算法的优点 与其他智能算法相比，蚁群算法具有较强的搜索能力和较好的稳定性能，这也使得蚁群算法在最优化路径选择问题中应用较为广泛。此外，遗传算法还具有以下优点：
1）算法并行 蚁群算法是根据蚂蚁觅食行为进行设计的，也就是说在这一过程中每一只蚂蚁都是一个独立的个体，能够单独实现最有路径的选择。因此，据此设计的蚁群算法是散点运行的多代理系统，基于此特性，在配送路径优化问题中则可以针对每一个配送单位进行单独的优化，以此实现最终的最优路径的选取，保证了算法的实际操作性能和可靠性能[21]。

2）自组织性 所谓自组织性就是指该系统可以通过与外界的信息、能力、物质等交换，并且在优化限制的作用下实现结构化、多功能化以及有序化的转换，这一转变本质上是由于外参量和内部结构之间的持续相互作用产生的，而这一特性运用于物质配送问题中可以使得配送路径实现有序的变化[22]。

3）鲁棒性 蚁群算法在实现过程中，针对单个“蚂蚁”个体的独立搜索能力的作用发挥的较为明显，这就使得其对初始的路径要求不高，这就大大提高了算法的鲁棒性能[23]。

2.4.2 蚁群算法的缺点 虽然蚁群算法具有上述稳定性、鲁棒性、自组织性和算法并行的优点使得其在路径优化等问题中应用较为广泛，但是其具有一些不可忽视的缺点。

1）收敛速度慢 由蚁群算法搜索过程中的特性可以看出，其最优路径是通过多次循环的“信息素”进行浓度选择进行获取的，这就使得其收敛的速度需要依赖于多次的循环得到，这就导致蚁群算法的收敛速度较慢[24]。

2）算法运行时间过长 虽然由于算法能够并行运算大大提高了蚁群算法的计算效率，但是在蚁群算法恶毒实现过程中需要进行多次路径选择，这就造成了算法的运行时间较长，这也是智能优化算法存在的一个严重问题[25]。

3）易出现过早停滞 由于蚁群算法的搜索是各个个体针对目标接近的路径的多次循环更新，在更形过程中易陷入局部最优的情况，这就会导致算法容易出现过早停滞的现象。

3 目前西安市长安区的配送路线现状分析 上一章针对所要采用的蚁群算法进行了详细的介绍，为本文的研究提供了理论支撑，本章则针对现阶段西安市长安区的配送路线的现状进行分析，主要针对西安市长安区配送路线的交通状况和现阶段西安市长安区配送路线存在的不足进行详细的研究、归纳。为后续的配送路径优化算法的研究提供相关的研究基础。

3.1西安市长安区配送路线的交通概述 配送路线的优劣关系着物流配送效率，也直接关系着用户对服务的满意度，针对配送过程中的路径优化不仅能够降低物质配送的成本还直接关系着企业在新时期的市场经济中的综合竞争力，所以针对配送过程中的路径规划问题进行研究具有十分重要的意义。而在这之中的车辆路径问题就是指配送员从物质配送中心出发把物质配送至相应的配送点所经过的路径集合，在这之中，不可避免的需要对配送过程中的路径的交通问题进行考虑。

西安市长安区位于关中平原的腹地，南依秦岭，下属有25个街道办事处，并且拥有清华山、五台山、阿房宫遗址等旅游景点。是一个以农业为第一产业的旅游城市。市内有神禾大道、长安大道、城南大道、雁引路等多条主要干道。

作为一个拥有旅游资源且人口近百万的城市，西安市长安区在主要上下班时间段以及旅游旺季市内交通压力较大，并且还需考虑物质配送过程中行驶路线的交通信号问题以及交通管制等问题，因此针对配送过程中的交通问题进行考虑是配送路线优化问题所要考虑的一个重点。

3.2 西安市长安区目前配送路线存在的不足 3.2.1食品“断链”问题严重 随着电子商务的发展，现在足不出户就能品尝到世界范围内的美食，为了保证美食的安全和健康常常需要特定的温度、存储方式进行保存，而在食品运输过程汇总常常需要严格的存储方式，然而在现如今的物流运输过程中，这一方面存在着严重的问题，例如在食品冷链物流中就常常出现“两头冷中间热”、“冷链不冷”等断链问题的发生，为了针对该问题进行处理，需要针对物流行业建立明确的机制，这样采用保证食品链不会出现断链问题。

3.2.2食品链物流温控手段差 食品的存储多为低温存储，这就需要在食品运输过程中保证相应的温度，这就需要具有较好的温控手段，而西安市长安区的冷链基础设施的建设不完善，图3.1给出了西安市长安区的冷链基础设施分布比例图。此外，在运送途中所具有的冷藏运输车数量不足，有些冷藏车制冷效果不明显。都直接导致食品运输的安全问题。

图3.1 西安市长安区的冷链基础设施分布比例图 3.2.3从业人员素质不高 由于现阶段针对物流行业的相关政策及监管还不是太健全，因此物流行业恶毒从业人员素质普遍不高。此外，由于物流行业的发展过于迅速，相应的基础理论研究相对不成熟，虽然现如今各大高校已经具有物流管理等专业，但是实际中，服务于第一线的物流配送人员多是没有受过专业培训的人员，专业技术水平普遍不高，这就直接导致物流行业的人员素质参差不齐。这一问题直接导致了用户满意度不高等问题。

3.2.4成本问题 由近几年关于物流行业的数据统计信息可知，物质运输、存储等花费的成本占企业物质生产总成本的60%~80%左右，根据行业的不同所占比例有所波动，但是物流成本仍是占据大部分成本的份额。因此，物流配送的成本问题是针对物流行业提高利润一个重要方面，而物流配送过程中的运输代价又占据着重要的一部分，这也就是为什么需要针对物质配送路线进行优化的主要原因。

3.2.5管理问题 由于近几年经济的快速发展，特别是电子商务的发展，使得物流配送行业发展十分迅速，这就直接导致其管理出现问题，最明显的就是市场管理法规和市场竞争机制不健全，相关的产业规划方案和产业政策还没有制定出台，这就使得物流行业的推出、进入以及竞争的基本规则都没有相关的法规和法律进行遵循，这就使得在行业内的不正当竞争严重。

3.2.6服务问题 由上述分析可知，现阶段物流行业的相关监督机构相关法律法规等都尚未完善，并且，物流行业的从业人员素质普遍不高，这也就使得在物流配送过程中物流的一线服务存在着严重的问题。此外，由于物流链的断链和相应的温控手段不足，以及运输过程中造成的物品受损等问题，使得用户对配送服务的满意度不高等问题。

4 结合蚁群算法，优化配送路线的途径 经过针对蚁群算法和目前西安市长安区的配送路线现状的分析，明确的路径规划问题的理论基础和问题背景，为了实现蚁群算法和配送路线的完美结合，本章针对基于蚁群算法的西安市长安区配送路径优化问题进行研究，设计了相应的算法流程。

为了实现路径的优化这里首先定义蚂蚁的数量也就是配送员的数量为，配送点数量为，各个配送点之间的距离表示为，当前时刻处于某一配送点的配送员的数量为，这里有，在给个配送点之间的连线上的信息量为，这里在算法运行初始时刻各个路径上的信息量是相同的，即。配送员在物质配送过程中根据每一条路径上的信息量进行路径的选择，在路径选择过程中，配送员选择某一路径的概率为：
(4-1) 这里，为配送员下一时刻所被允许到达的城市。这里为了避免配送员走过的城市再一次进行运算，在蚂蚁中加入了记忆功能，即采用针对配送员这一时刻所走过的城市进行记录。配送员从某一城市到达另一城市的期望度采用来表示，这里采用某一种启发式进行确定。在配送员运动过程中积累的信息和在启发式中选择的路径作用采用和进行表述。这样就可以针对信息素随着时间而逐渐耗散的性质进行模拟，这里采用对信息耗散程度进行表述，而在每一个配送员完成一次循环后的信息素的调整则采用：
(4-2) (4-3) 其中，表示配送员在上一个配送循环过程中在路径上留下的信息量。可以采用如下所示的式子描述：
(4-4) 这里，表示配送员在该路径上运动的路径长度，为定义的常数。初始条件下。这里常数可以采用多次的计算进行最优组合的选择。依据上述西安市长安区配送路径优化的蚁群算法模型设计如图4.1所示的算法流程图。

图4.1 基于蚁群算法的西安市长安区配送路径优化流程图 4.1 信息素浓度表的实现 由于物流中心车辆和蚂蚁不同，其具有不同的运载能力，这就可能产生下述情况，也就是同意目的的物质可以通过两种不同的车辆进行运送，这样就使的在配送过程中产生干扰，为了解决这一问题，这里采用多种信息素浓度表进行表述。也就是针对不同的车辆类型设计不同的信息素浓度表，这样不同类型的车辆在物质运送过程中产生的信息只能存储在与其对应的信息浓度表中。这样，就能够使得相同的车辆共享同一份信息浓度表，而不同类型的车来那个则不能使用与之不同的信息浓度表，这样就可以避免不同类型之间的干扰问题。

为了更加明了的表示信息浓度表的实现，这里采用4辆载重3吨和1辆载重5吨的车辆进行如图4.2所示的信息浓度分布表述。

C3：2T C2：1T C1：2T C0 0.0 0.0 0.8 0.8 0.8 3吨车信息素分布 C3：2T C2：1T C1：2T C0 0.2 0.2 0.2 0.0 0.2 5吨车信息素分布 图4.2 信息浓度表示意图 4.2 集合tabu的确定 所谓tabu集合就是指在配送员在物质配送过程中不允许选择的配送点。一般来说，他不集合就是指配送员所达到过的配送点，但是在西安市长安区配送问题中还需要进行如下因素的考虑：
1）到达配送点的路线的距离超过该配送员的配送范围；

2）配送点所要求的物质总量超过配送员所能携带物质的总量；

3）达到配送点的路线中有配送员所乘交通工具的限制；

4）配送点的物质要求只能由一个配送员完成。

本文采用的tabu集合就是将上述4点因素的配送点和配送员已经到达过的配送点的集合。

4.3 车辆序列的初始化 在西安市长安区物质配送过程中，所有的配送员都是相互独立的，可以不考虑配送员之间的先后问题，但是在蚁群算法实现过程中，需要一次针对配送员的路线进行安排，这样就产生了一个先后的顺序，在加上不同的车配送员所能运送的物质量不同，使得不同配送员的路径搜索的先后就会对最终的优化结果产生影响，如果每次都采用相同的顺序就可能导致无法搜索到全局最优的路径。

本章采用随机序列来解决配送员搜索先后的问题，首先，在蚁群算法实现过程中，在每一个蚂蚁（也就是配送员）进行路径搜素之前利用随机发产生一个配送员序列，然后让每个配送员按照随机序列进行路径的搜索。这样就避免了由于搜索序列造成的最终路径不是最优的问题。

4.4 车辆不足情况及惩罚成本 在实际物流配送过程中，所有的配送员全部工作也无法一次完成所有物质的配送，这时就需要一部分配送员进行多次的配送路线的选择，然而，在基础的优化算法中，如果一次无法完成全部的配送任务就会认为该配送任务无法完成，这就和实际无法相符。常用的解决办法就是不考虑配送员的数量，直接进行最优化路线的分配，当最终优化结果所需配送员数目大于现有配送员数目时，就让配送员多次进行物质配送。但是这样就会使得部分货物无法第一时间进行配送，这样就无法完美的实现最终配送任务的最优。

这里针对配送员不足的情况引入惩罚成本，当配送员配送时间超过物质应当到达的时间时，就为该次配送成本加上一定的惩罚成本。该思路的引入不仅能够结局配送先后顺序的问题，还可以结局多次配送的问题。

本章所设计的惩罚成本算法为：
1）定义为配送员已经配送的路径距离；

2）为了计算方便将客户所期望的时间转换为距离为；

3）根据配送员配送距离和客户期望时间判定是否需要加上惩罚成本，定义为惩罚成本；

4）根据上述判定加上惩罚成本：。

4.5 运力利用率 为了更加高效的利用现有的配送资源，这里针对西安市长安区物质配送路径优化问题中引入“运力利用率”的概念，也就是在蚁群算法中的评估函数中加入运力的利用率。这里采用配送员所能配送物质的总量和配送员实际配送量的比作为运力利用率进行计算。

为了验证本章所设计的基于蚁群算法的西安市长安区配送路线优化算法的有效性，这里采用如下实例来进行验证，通过对西安市长安区某物流配送公式进行假设，假设某一配送中心有3个配送员为9个配送点进行物质配送，每个配送员所能配送的物质位3吨，最大配送范围为100千米，配送中心和配送点的坐标及每个配送点的物质量如表4.1所示。

ID X坐标 Y坐标 需求量 ID X坐标 Y坐标 需求量 0 28.4 25.4 0 5 32.0 34.6 0.8 1 32.0 20.2 0.1 6 21.2 27.9 1.0 2 31.3 15.5 0.4 7 14.3 18.6 1.5 3 46.0 25.8 1.2 8 17.1 1.9 0.6 4 51.0 38.7 1.5 9 19.7 38.4 1.2 采用本文所设计的算法，得到如下配送方案：
三个配送员一共配送距离为161.97KM。配送路线如图4.3所示。

图4.3 物资配送路线图 5 结论与展望 5.1 结论 西安市长安区配送路线优化问题是一个典型的组合优化问题，为了实现企业的综合效益以及保证企业在市场经济中的综合竞争力，针对物质配送路径的优化研究是十分有必要的，而蚁群算法则是人们根据蚁群觅食的行为而设计的一种智能优化算法。本文针对西安市长安区的配送路径优化问题进行研究，采用蚁群算法设计了基于蚁群算法的路径优化方案。通过本文的研究工作，主要取得以下研究成果：
1）针对国内外物质配送的研究现状进行研究，归纳总结了国内外先进的路径规划方案，为本文的西安市长安区物质配送路线优化问题的解决提供了思路；

2）针对蚁群算法进行研究，深入分析了蚁群算法的机制原理和蚁群算法的实现过程，归纳、总结了蚁群算法的优缺点；

3）针对目前西安市长安区的配送路线问题进行调查研究，为本文的设计工作提供了基本背景支撑；

4）针对现有的西安市长安区配送所存在的问题，采用蚁群算法设计了基于蚁群算法的物质配送路径优化方案，并进行实例验证所设计的算法的正确性。

5.2 展望 蚁群算法是一种新型的智能优化算法，未来还具有更加广阔的研究空间，例如如何解决蚁群算法的收敛速度慢、算法运行时间过长、易出现过早停滞等问题。此外，针对西安市长安区配送路径的分析还能够建立更加完善的、接近实际的优化模型，以此更加准确、高效的进行路径优化。

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