基于改进蚁群算法的不同路段低碳物流路径优化研究
2019-12-01分类号:TP18;F252
【部门】四川轻化工大学管理学院 四川轻化工大学数学与统计学院 四川轻化工大学教育与心理科学学院
【摘要】随着我国经济持续向好发展,物流业也随之发展迅速,绿色物流已成为当前物流行业研究的热点课题。论文通过高德地图APP测算两地之间的高速距离和非高速距离作为配送实际距离,将配送车辆载重作为约束条件,建立碳排放成本、固定成本、高速通行成本以及配送时间成本的综合成本最小的物流配送路径模型。由于基本蚁群算法易陷入局部最优,文章首先对基本蚁群算法的随机转移规则和启发函数做相应改进,然后在信息素更新时引入混沌初始化和混沌扰动,用这种改进的蚁群算法求解文章建立的不同路段下低碳物流配送路径优化问题。实例仿真对比试验表明:改进的蚁群算法能有效地搜寻到更小的综合成本,明显优于基本蚁群算法,说明了改进的蚁群算法的有效性以及模型的合理性。
【关键词】蚁群算法 混沌系统 低碳物流 路径优化 不同路段
【基金】四川省科技厅应用基础研究项目“Bergman型空间上的复合算子、乘法算子以及积分算子研究”(2018JY0200);; 四川省教育厅重点项目“Bergman型空间上的Cesàro算子以及相关算子的研究”(18ZA0339)
【所属期刊栏目】生态经济
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