基于改进蚁群算法的精益物流路径优化研究

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随着全球化经济的发展,企业竞争日益激化,企业经营已逐渐从原来少品种大批量的无差异营销阶段转向以多品种小批量为特征的差异化营销阶段。追求消费群体的细分化和市场的及时反馈成为企业主要的经营战略,产品的开发与流动成为了完全建立在消费者需求之上的活动,先进高效的物流配送系统成为企业增强自身竞争力的重要手段。然而,传统供应链管理中的物流配送存在着库存管理不合理、反应慢、处理需求单一等问题,因此,迫切需要建立一种新型的适合时代需要的物流配送管理体系。正是为适应这一社会需求,倡导以最低的投入为顾客提供满意服务理念的精益物流应运而生。配送作为物流中一种特殊的、综合的活动形式,对商流的最终实现起着举足轻重的作用。物流配送车辆调度优化是物流配送系统优化中关键的一环。对货运车辆进行优化调度,可以提高物流经济效益、实现物流科学化。本文以现代物流和精益物流的基本理论为基础,重点研究了物流配送系统中的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,简记为VRP)。通过对经典VRP和现有的VRP扩展问题的分析,提出符合精益物流条件的路径优化模型。并在此模型基础上,将蚁群算法和遗传算法有机结合,提出一种能使VRP模型得到高效优化的改进蚁群算法,克服了蚁群算法收敛速度慢、计算时间长、易于陷入局部最优等缺点。利用改进的蚁群算法,通过MATLAB编程,实现了对实际案例车辆运输路径优化的模拟分析。
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