模擬并行蟻群算法的綠色物流最小油耗配送路徑優(yōu)化.pdf

1、對于物流企業(yè)而言，石油價格的不斷攀升，嚴(yán)重的削弱了企業(yè)的盈利能力，影響到了行業(yè)的健康發(fā)展；對于自然環(huán)境而言，化石燃料燃燒所產(chǎn)生的溫室氣體與污染日趨嚴(yán)重，而交通運輸工具是造成溫室氣體的主要原因；對中國而言，作為世界第二天石油消耗國，能源嚴(yán)重依賴進口卻在國際市場石油定價中毫無話語權(quán)，受制于人。無論是從環(huán)境保護、國家能源安全戰(zhàn)略，還是對于企業(yè)運營而言，切實降低碳排放保護環(huán)境，實現(xiàn)可持續(xù)的經(jīng)濟發(fā)展角度，降低車輛在物流運輸中的燃油消耗，具有十分重

2、要的意義。
　　本文選取從車輛路徑規(guī)劃的角度出發(fā)，希冀通過更優(yōu)的路徑規(guī)劃達(dá)到降低物流配送過程中的燃油消耗，因為最省油的路徑往往不是最短的路徑。本文的創(chuàng)新之處在于建立了符合實際情況的數(shù)學(xué)模型，在CVRP及VRPSDP下均以降低燃油消耗為優(yōu)化目標(biāo)，將內(nèi)燃機燃油消耗因素與 CVRP（VRPSDP）問題建立連接，使得本文 CVRP及VRPSDP模型可以定量的表達(dá)內(nèi)燃機燃油消耗。接著針對模型提出了改進的蟻群算法，在對中國道路規(guī)范與施工標(biāo)準(zhǔn)、

3、內(nèi)燃機耗油相關(guān)技術(shù)進行研究之后，在算法中針對降低燃油消耗目標(biāo)引入特別設(shè)計的啟發(fā)式因子，將行駛距離、貨物重量、路面類型、道路坡度均充分考慮且根據(jù)中國道路規(guī)范與車輛實際燃油消耗情況合理進行參數(shù)設(shè)置，并在不同階段動態(tài)的給予不同的優(yōu)先級；在信息素更新方面，借鑒并行蟻群算法的優(yōu)點，對傳統(tǒng)的ACS信息更新機制做了創(chuàng)新，以更好的模仿了螞蟻在真實自然環(huán)境中的并行策略，并參考了其余信息素更新規(guī)則。最后將模型與算法進一步擴展到了具有同時取貨與送貨條件下的V

4、RPSDP，并針對其提出了更為通用的數(shù)學(xué)模型與算法設(shè)置。
　　由于蟻群算法對于參數(shù)的敏感性，本文在進行了詳細(xì)的參數(shù)設(shè)置討論，最后通過 Matlab仿真所取得的實驗結(jié)果表明，在最小油耗目標(biāo)下，每加入一種啟發(fā)式因子都會促使 CVRP節(jié)省燃油約9％，VRPSDP回程約束條件設(shè)置使得其具有更好的低油耗效果，雖然最后路徑長度比最小路徑目標(biāo)增加了10%-20%，但最終求得的路徑卻節(jié)省燃油達(dá)30%左右。實驗結(jié)果驗證了本論文假設(shè)的合理性及算法的有