基于蚁群算法的物流配送车辆路径优化研究—以物美集团为例

Error! No text of specified style in document.1基于蚁群算法的物流配送车辆路径优化研究以物美集团为例摘 要物美集团是我国最大、发展最早的现代流通企业之一，也是首都最大的连锁零售企业。随着供应链管理理论的研究深入，信息技术的飞速进步与物流系统的集约化、一体化发展，物流配送能力已成为构成企业竞争力不可或缺的因素，更是物美集团作为零售企业面临的重大挑战。车辆路径优化（Vehicle Routing Problem，VRP）问题，又称车辆路径调度问题、物流配送路线问题等，是现代物流研究中的一项重要内容。 车辆路径优化问题，顾名思义，主要解决的是派多少辆车走什么样的路线进行运输的问题，目的是找到最小成本与最高效率的配送方案。此问题即为 VRP 问题。车辆路径问题是组合优化领域中著名的 NP-hard 问题之一，与众多的实际问题都有相似性，如铁路运输、公交调度、路由选择等，具有相当大的实际意义。蚁群算法是受自然界中真实蚁群觅食行为的启发而提出的一种模拟进化算法，在求解车辆路径优化等组合优化问题上取得了很好的效果。因此，本文主要利用蚁群算法，对 VRP 进行深入研究与建模求解。本文从物流配送路径优化和蚁群算法基础理论的研究出发，首先对研究背景和意义、方法等进行了概述。其次，本文详细介绍了物流及物流配送的基本概念、运作流程等理论，并对物美集团的车辆路径优化问题进行了概述，介绍求解 VRP 问题的不同智能算法。此后，基于蚁群算法的物流配送车辆路径优化研究以物美集团为例2本文引入旅行商（TSP）问题，详细介绍了蚁群算法并分析其优缺点，针对其优缺点提出了不同的改进蚁群算法。本文选取物美集团作为研究案例，应用蚁群算法对物美大卖场与超市的物流配送问题进行了求解，并在最后对本文的工作进行了总结，提出了建设性意见。关键词：物流配送，车辆路径优化，蚁群算法，智能算法Error! No text of specified style in document.3Study on Logistics Distribution Vehicle Routing Optimization Problems Based on Colony Algorithm- The Case of Wumart GroupABSTRACTWumart group is the largest and the earliest development of modern circulation enterprises, also, is the largest retail chain enterprises in Beijing. With the rapid development of the theory of supply chain management, information technology and the intensive and integrated development of logistics system, logistics distribution capability has become an indispensable factor in the competitiveness of enterprises, also the major challenge faced by retailers as Wumart group. Vehicle routing problem (Vehicle Routing, VRP), also known as vehicle routing problem, logistics distribution routing problem, is an important part of modern logistics research in Problem. Vehicle routing problem, as its name implies, is to find out the solution that how many cars should be send to take what kind of route transportation problem. VRPs purpose is to find the minimum cost and maximum efficiency of the distribution program. The vehicle routing problem is one of the famous NP-hard problem in the field of combinatorial optimization, are similar with the actual problems, such as railway transportation, bus scheduling, routing, which has considerable practical significance. Ant colony algorithm is a simulated evolutionary algorithm, which is inspired by the real ant colony foraging behavior in the nature. Therefore, this article mainly uses the ant colony algorithm, carries on the thorough research and the modeling solution to 基于蚁群算法的物流配送车辆路径优化研究以物美集团为例4the VRP.Based on the research of logistics distribution path optimization and ant colony algorithm, the author firstly introduces the research background and significance, research methods and so on. Secondly, this paper introduces the basic concepts of logistics and logistics distribution, operation process and other theories, and gives an overview of the vehicle routing problem, and introduces different intelligent algorithms to solve the VRP problem. After that, this paper introduces the ant colony algorithm in detail based on traveling salesman problem (TSP), and analyzes its advantages and disadvantages.This paper selects the Wumart company as a case study, the author uses the ant colony algorithm to solve the logistics distribution of Wumart supermarkets. In the end, the author summarized paper, and puts forward constructive suggestions.KEY WORDS: Logistics distribution; Vehicle routing problem; Ant colony algorithm; Intelligent algorithError! No text of specified style in document.1目 录第 1 章 绪论 .41.1 研究背景及意义 .41.2 研究方法及思路 .5第 2 章 物流配送基本理论 .72.1 物流配送基本概念 .72.2 物美物流配送的几大目标 .82.3 我国物流配送现状 .92.4 中国物流配送现状 .112.5 物流配送的相关理论 .13第 3 章 物美集团车辆路径优化问题 .203.1 车辆路径优化基本概念 .203.2 车辆路径优化问题构成要素 .203.3 车辆路径优化数学模型 .213.4 车辆路径优化问题分类 .22基于蚁群算法的物流配送车辆路径优化研究以物美集团为例23.5 路径优化常用方法 .233.6 NP 问题与 NP-hard 问题 .273.7 物流配送车辆路径优化研究现状 .28第 4 章 物美 VRP 问题解决算法 蚁群算法研究 .304.1 蚂蚁觅食策略 .304.2 人工蚂蚁与真实蚂蚁的比较 .324.3 蚁群算法模型 .334.4 蚁群算法优缺点 .354.5 算法特点与比较分析 .364.6 蚁群算法改进 .374.7 蚁群算法研究现状 .41第 5 章 物美集团企业分析 .435.1 物美背景介绍 .435.2 物美 SWOT 分析 .455.3 物美物流配送模式 .49第 6 章 物美集团 VRP 问题求解 .536.1 蚁群算法在 VRP 与 TSP 问题中的不同 .53Error! No text of specified style in document.36.2 数据收集 .546.3 程序仿真 .55第 7 章 结论 .577.1 研究结论 .577.2 研究不足与展望 .58参考文献 .60致谢 .63基于蚁群算法的物流配送车辆路径优化研究以物美集团为例4第 1 章 绪论1.1 研究背景及意义1.1.1 研究背景随企业竞争全球化和现代信息技术的飞速进步，物流配送已成为现代企业的核心竞争要素，物流行业也受到越来越多人的关注，逐渐成为我国现代经济社会发展的重要组成部分。2015 年 9 月，国家发展改革委、国土资源部、住房城乡建设部下发关于开展物流园区示范工作的通知，为我国物流行业健康发展营造了良好政策环境。根据2016 年中国物流行业研究报告，2005-2014 年全国社会物流总额逐年递增。相较而言，全国社会物流总额的增速显著高于物流总费用，这表明每单位物流成本的物流价值正在提高，物流行业商品逐步往高附加值产品方向发展，这与我国产业结构转型有较大关联 1。我国物流市场结构如图 1-1。图 1-1 我国物流市场结构1参自解士龙. 中国电商物流行业发展现状及趋势分析J. 统计与管理, 2016, 1:72-76.Error! No text of specified style in document.5配送是物流配送过程的核心环节，是在一定经济合理范围内的局部的物流活动，无论对客户或是企业都具有重要地位。因此，优化运输物流，降低运输成本，是提高企业核心竞争力的有效途径。在该背景下，配送中心需根据合理化配送的要求，制定合理高效的货物运送线路，选择省时省力的流通运输方式。低成本、快运输作为物流配送车辆路径优化成为物流配送过程中的核心问题。因此，本文就 VRP 在实际问题中的应用将做出深入研究。1.1.2 研究意义理论意义：车辆路径问题（Vehicle Routing Problem， VRP）是组合优化问题，也属于 NP-Hard 问题。因此，求取相对短时间内的近似最优解，基于近似的方法，来应对大规模的现实难题。例如模拟退火算法、遗传算法、粒子群算法、人工神经网络算法等，但都存在一定不足与缺陷。Dorigo（1991）提出的新型优化算法蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）受到了广泛关注 1。由于该算法具备容易结合等优势，其潜力与应用前景在很多组合优化难题上得到了体现。因此，蚁群算法在 VRP 问中的应用具有较大的理论研究价值和发展空间。实际应用价值：VRP 是现代物流的核心组成部分，能够做到降低物流配送成本、提高效率、增加收益，也为企业与消费者沟通搭建了良好平台。因此，该问题具有十分重要的实际运用价值。 1.2 研究方法及思路1.2.1 研究方法（1）案例分析法1 参自 M.Dorigo, V. Maniezzo,and A.Colorni., Positive feedback as a Search StrategyR, Technical Report 91-106, 1991.基于蚁群算法的物流配送车辆路径优化研究以物美集团为例6通过收集物美集团物流配送业务管理相关资料，分析公司管理现状；同时，采用 SWOT 分析方法研究物美集团行业现状，为优化物流配送方案提供依据。（2）文献分析法充分利用图书馆、期刊、数据库等多种途径。通过查阅国内外有关蚁群算法、VRP 问题、物流配送相关理论，为本文的研究提供理论基础。（3）数学建模法利用 MATLAB 数学软件与蚁群算法，对案例数据进行深入剖析。1.2.2 研究思路本文从物流配送路径优化和蚁群算法基础理论的研究出发，针对当前课题的进程现状，对文章内容做以下安排：（1）绪论概述了本文 VRP 和蚁群算法的背景和意义，以及笔者研究的主要内容。（2）基于物美集团的物流配送基本理论这一章中