一种基于改进蚁群算法的冷链物流配送路径优化方法技术

本发明专利技术公开一种基于改进蚁群算法的冷链物流配送路径优化方法，首先，预先获取冷链物流配送历史数据；其次，计算车辆运输成本、违反时间窗约束的惩罚成本、制冷成本计算、货损成本及碳排放成本；然后，以运输成本、制冷成本、货损成本、碳排放以及时间窗综合最优为目标构建改进蚁群算法的冷链物流配送路径优化模型；最后，采用改进蚁群算法求解冷链物流配送路径优化模型，找出冷链物流配送最优最优路径。本发明专利技术以运输成本、制冷成本、货损成本、碳排放以及时间窗综合最优为目标构建冷链物流配送路径优化方法，且改进的蚁群算法具有较快的初期搜索速度及良好的寻优性能，能够快速找出最优路径，达到降低减排的目的。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于路径规划，具体涉及一种基于改进蚁群算法的冷链物流配送路径优化方法。

技术介绍

1、蚁群算法是一种仿生学算法，是由自然界中蚂蚁觅食的行为而启发。在自然界中，蚂蚁觅食时，蚁群总能寻找到一条蚁巢和食物源的最优路径。在觅食过程中，蚂蚁会不断地在路径上释放信息素，路程较短的蚂蚁释放的信息素量较多，蚂蚁们通过信息素进行交流，它们更倾向于选择信息素浓度高的路径。随着时间的推移，较短路径上的信息素浓度会逐渐增加，选择该路径的蚂蚁个数也越来越多。最终，整个蚁群会找到最短路径，此时便得到待优化问题的最优解。

2、蚁群算法如今普遍应用于解决tsp(traveling salesman problem)问题和vrpvehicle routing problem)问题。传统蚁群算法解决vrp问题大多将初始信息素设定为一个定值，且没有考虑到时间窗的约束。此外，生物个体存在路径依赖倾向，以至于无法适应环境的变化，从而陷入局部收敛，无法得出最优解的窘境。因此，在物流配送领域，带有时间窗的车辆路径问题(vehicle routing problem with ti本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进蚁群算法的冷链物流配送路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进蚁群算法的冷链物流配送路径优化方法，其特征在于，步骤(2)所述车辆运输成本为：

3.根据权利要求1所述的一种基于改进蚁群算法的冷链物流配送路径优化方法，其特征在于，步骤(2)所述违反时间窗约束的惩罚成本为：

4.根据权利要求1所述的一种基于改进蚁群算法的冷链物流配送路径优化方法，其特征在于，步骤(2)所述制冷成本为：

5.根据权利要求1所述的一种基于改进蚁群算法的冷链物流配送路径优化方法，其特征在于，步骤(2)所述货损成本为：...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进蚁群算法的冷链物流配送路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进蚁群算法的冷链物流配送路径优化方法，其特征在于，步骤(2)所述车辆运输成本为：

3.根据权利要求1所述的一种基于改进蚁群算法的冷链物流配送路径优化方法，其特征在于，步骤(2)所述违反时间窗约束的惩罚成本为：

4.根据权利要求1所述的一种基于改进蚁群算法的冷链物流配送路径优化方法，其特征在于，步骤(2)所述制冷成本为：

5.根据权利要求1所述的一种基于改进蚁群算法的冷链物流配送路径优化方法，其特征在于，步骤(2)所述货损成本为：

6.根据权利要求1所述的一种基于改进蚁群算法的冷链物...

【专利技术属性】
技术研发人员：嵇涛，廖华军，邵进亮，黄鲜，姚炎宏，邓社军，于世军，张俊，宓建，徐悦，马天启，秦婧逸，王浩祥，朱浩泽，刘款，王潇晗，李仔路，沈梓怡，梁诸龙驹，
申请(专利权)人：扬州大学，
类型：发明
国别省市：