随着我国经济的迅速发展和信息技术的进步,物流行业已经被确定为我国国民经济的重要产业和经济发展的新增长点,其中物流配送路径的优化是物流系统中的关键一环,选择合理经济的配送路线可以极大的降低配送成本,提高配送效率,增加企业的经济效益。 本文以如何科学的解决配送路径的优化问题为出发点,分析比较了各种算法在解决VRP中的特点与利弊,由于蚁群算法有着良好的正反馈机制与较强的鲁棒性和灵活性,本文选择了蚁群算法作为解决VRP问题的算法,并结合VRP问题本身的特点,针对蚁群算法存在的过早收敛等不足进行改进,最

首先实现一个ant蚂蚁类，用此蚂蚁类实现搜索。 算法按照tsp问题去解决，但是在最后计算路径的时候有区别。 比如有10个城市,城市1是配送站，蚂蚁搜索的得到的路径是1,3,5,9,4,10,2,6,8,7。 计算路径的时候把城市依次放入派送线路中, 每放入一个城市前，检查该城市放入后是否会超过车辆最大载重 如果没有超过就放入 如果超过，就重新开始一条派送路线 …… 直到最后一个城市放完 就会得到多条派送路线 这样处理比较简单可以把vrp问题转为tsp问题求解 但

首先实现一个ant蚂蚁类，用此蚂蚁类实现搜索。 算法按照tsp问题去解决，但是在最后计算路径的时候有区别。 比如有10个城市,城市1是配送站，蚂蚁搜索的得到的路径是1,3,5,9,4,10,2,6,8,7。 计算路径的时候把城市依次放入派送线路中, 每放入一个城市前，检查该城市放入后是否会超过车辆最大载重 如果没有超过就放入 如果超过，就重新开始一条派送路线 …… 直到最后一个城市放完 就会得到多条派送路线 这样处理比较简单可以把vrp问题转为tsp问题求解 但

假设在一个供求关系系统中，车辆从货源取货，配送到对应的若干配送点。车辆存在最大载货量，且配送可能有时间限制。需要合理安排取货时间，组织适当的行车路线，使用户需求得到满足，同时使某个代价函数最小，比如总工作时间最少、路径最短等。 可以看出TSP问题是VRP问题的一种简单特殊形式。因此，VRP也是一种NP hard 问题。 目前解决此种问题的办法有多种，主要以启发式算法为主。包括退火算法、遗传算法、蚁群算法、禁忌算法等，本文介绍两种比较简单算法：C-W节约算法和遗传算法。(Assume that

用于求解配送路径优化问题，即vrp问题，算法是蚁群算法，优化目标为路线最短(It is used to solve the distribution path optimization problem, that is vrpentire. The algorithm is ant colony algorithm, and the optimization goal is the shortest route)