蟻群算法優(yōu)化企業(yè)配送路徑的案例分析目錄TOC\o"1-3"\h\u4965蟻群算法優(yōu)化企業(yè)配送路徑的案例分析 1114661.1數(shù)據(jù)獲取 138741.2算法參數(shù)設(shè)置 364521.3模型求解 4290871.4結(jié)果分析 71.1數(shù)據(jù)獲取經(jīng)過調(diào)研，得到C果蔬經(jīng)營企業(yè)一天中各個(gè)配送點(diǎn)的需求量，并通過坐標(biāo)拾取器獲得各個(gè)配送點(diǎn)的經(jīng)緯坐標(biāo)，然后運(yùn)用墨卡托方位法將其轉(zhuǎn)化成需要的直角坐標(biāo)，可在MATLAB編程中使用utmzone函數(shù)求解，用到的程序如下所示：圖4-1程序編碼經(jīng)過處理后的配送地點(diǎn)坐標(biāo)和需求量如下表所示：表4-1配送地點(diǎn)坐標(biāo)和需求量表序號(hào)換算前X換算前Y換算后X換算后Y需求量1118.27996531.97761713166800416000002118.29106635.01696513168100416600085kg3118.38046635.03044413178000416800060kg4118.37771735.00499113177700416400075kg5118.41063131.97660213181400416000095kg6118.36837535.022729131767004166000100kg7118.3878535.083719131788004175000255kg8118.41954235.09885813182400417700065kg9118.40847535.08413213181100417500050kg10118.40139635.032838131803004168000275kg11118.39677931.99879713179800416300075kg12118.39983331.988743131802004162000225kg續(xù)表4-1配送地點(diǎn)坐標(biāo)和需求量表序號(hào)換算前X換算前Y換算后X換算后Y需求量13118.3933331.98758913179400416200065kg14118.30910431.97334913170100416000070kg15118.29095931.97228413168000416000080kg16118.28944931.97441213167900416000055kg觀察數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，每個(gè)配送地點(diǎn)的坐標(biāo)位置差異很小，這是因?yàn)镃果蔬經(jīng)營公司的配送范圍僅在市內(nèi)，為了方便后續(xù)計(jì)算求解，要對(duì)換算后的坐標(biāo)再進(jìn)一步處理。通過對(duì)數(shù)據(jù)的對(duì)比分析，可以發(fā)現(xiàn)X軸數(shù)據(jù)只有第4,、5、6位置上的數(shù)值不同，而Y軸上只有第3、4位置上的數(shù)值不同，所以在本文的計(jì)算中，我們?nèi)∮胁町惖臄?shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，如序號(hào)2的坐標(biāo)是（13168100，4166000），經(jīng)過新的處理規(guī)則后得到的坐標(biāo)是（681，66），其他配送地點(diǎn)坐標(biāo)都做相同處理，得到新的運(yùn)算坐標(biāo)，如下表所示：表4-2換算后的坐標(biāo)序號(hào)換算前X換算前Y換算后X換算后Y需求量1118.27996531.9776176686002118.29106635.0169656816685kg3118.38046635.0304447806860kg4118.37771735.0049917776475kg5118.41063131.9766028146195kg6118.36837535.02272976767100kg7118.3878535.08371978875255kg8118.41954235.0988588247765kg9118.40847535.0841328117550kg10118.40139635.03283880368275kg11118.39677931.9987977986375kg12118.39983331.98874380262225kg13118.3933331.9875897946265kg14118.30910431.9733497016070kg15118.29095931.9722846806080kg16118.28944931.9744126796055kg通過企業(yè)的配送點(diǎn)客戶的需求量可以得知，企業(yè)的各個(gè)配送點(diǎn)一天的總需求量為1430kg，企業(yè)通過一輛裝載量1.5t的配送車輛即可完成配送工作，所以C果蔬經(jīng)營企業(yè)配送路徑優(yōu)化問題可以看為一個(gè)典型的TSP問題，即旅行商問題：企業(yè)從配送中心出發(fā)，經(jīng)過所有配送點(diǎn)且每個(gè)配送點(diǎn)只經(jīng)過一次，最后回到企業(yè)配送中心，求解訪問這些配送點(diǎn)的最短路徑。1.2算法參數(shù)設(shè)置 螞蟻數(shù)量m：蟻群數(shù)量m會(huì)影響算法的穩(wěn)定性和全局性，一般設(shè)置為配送目的地的1.5倍。信息素重要程度因子α：α控制著蟻群算法的隨機(jī)性，取值過小會(huì)使路徑上的信息素影響過小，導(dǎo)致結(jié)果過早陷入局部最優(yōu)解的情況；而取值過大時(shí)，算法更易陷入局部最優(yōu)解而失去全局搜索性。啟發(fā)函數(shù)重要程度因子β：β控制著蟻群算法的收斂性，取值過小會(huì)使算法的正反饋?zhàn)饔媒档停瑥亩沟玫降慕Y(jié)果參考價(jià)值不大；取值過大時(shí)會(huì)讓蟻群更加傾向于選擇局部最短的路徑，這會(huì)導(dǎo)致算法缺少全局搜索性。信息素?fù)]發(fā)因子ρ：信息素濃度揮發(fā)的快慢會(huì)直接影響到螞蟻選擇路徑的概率。設(shè)定數(shù)值過大會(huì)使路徑上殘留的信息素濃度差別不大，算法的搜索隨機(jī)性增大；若數(shù)值過小，會(huì)致使算法的搜索性下降，搜索能力較差。最大迭代次數(shù)t：其取值大小影響著算法的有效性，數(shù)值過大，會(huì)造成不必要的資源浪費(fèi)，數(shù)值過小，可能會(huì)致使算法提前結(jié)束。許多學(xué)者對(duì)蟻群算法的重要參數(shù)進(jìn)行了多次試驗(yàn)，根據(jù)他們的試驗(yàn)結(jié)果得出以上參數(shù)的最佳取值范圍：α=[1，2.5]、β=[1，5]、ρ=[0.1～0.9]、t=[100,200]。綜上所述，根據(jù)已知的參數(shù)取值參考范圍，通過實(shí)驗(yàn)找出使算法性能最佳的參數(shù)，因此在本文中用到的算法參數(shù)設(shè)置為：當(dāng)配送點(diǎn)數(shù)量為15時(shí)，螞蟻數(shù)量設(shè)置為配送點(diǎn)數(shù)的1.5倍，取整為m=30，信息素重要程度因子α=1，啟發(fā)函數(shù)重要程度因子β=5，信息素?fù)]發(fā)因子ρ=0.1、最大迭代次數(shù)t=100。1.3模型求解在MATLAB軟件中根據(jù)蟻群算法的流程編寫代碼，其中關(guān)鍵的幾個(gè)步驟如下;（1）計(jì)算企業(yè)配送點(diǎn)之間的距離，將已獲得的配送點(diǎn)的地理坐標(biāo)：citys=[66860;68166;8068;77764;81461;76767;78875;82477;81175;80368;79863;80262;79462;70160;68060;67960]導(dǎo)入，然后編寫代碼進(jìn)行距離的計(jì)算：圖4-2計(jì)算配送點(diǎn)間距離代碼（2）將本次計(jì)算用到的參數(shù)進(jìn)行初始化后，通過迭代找出螞蟻的最佳路徑，其中針對(duì)螞蟻在配送點(diǎn)間的轉(zhuǎn)移概率計(jì)算和螞蟻從一個(gè)配送點(diǎn)到要訪問下一個(gè)配送點(diǎn)的選擇用到的輪盤賭法需要的代碼如下所示：圖4-3相關(guān)代碼（3）計(jì)算得到最優(yōu)路徑，并進(jìn)行信息素的更新。等所有螞蟻經(jīng)過企業(yè)的15個(gè)配送點(diǎn)后，找出其中最短的配送路徑，之后對(duì)各配送點(diǎn)上的信息素濃度進(jìn)行更新，詳細(xì)的程序代碼編寫見附錄.（4）運(yùn)行得出結(jié)果。最終計(jì)算結(jié)果得到算法的迭代次數(shù)、最短配送路徑圖及配送距離，如下圖：所示：圖4-4蟻群算法優(yōu)化路徑圖圖4-5迭代次數(shù)圖4-6優(yōu)化后的配送路徑1.4結(jié)果分析通過蟻群算法計(jì)算，最終得出C果蔬經(jīng)營企業(yè)的最優(yōu)配送路徑為：1-14-6-4-3-7-10-9-8-5-12-11-13-2-15-16-1，配送距離為336公里。通過與原方案的配送路線比較發(fā)現(xiàn)，重新規(guī)劃后的配送路線變得更合理化，在保證企業(yè)配送車輛全部經(jīng)過配送點(diǎn)的前提下，不會(huì)出現(xiàn)重