基于混沌蚁群算法的应急物流路径优化算法

张立毅 ，费 腾 ，刘 婷 ，张 锦

（1.天津商业大学信息工程学院，天津 300134；2.山西医科大学第一医院设备处，太原 030023）

应急医疗器械物流是指在突发事件发生后，以向受灾点提供所需的医疗器械为目的，以时间最短化和配送效率最大化为目标的一种特殊物流。应急医疗器械物流不同于普通的物流，以时间最少为目标。因为在突发事件后，时间就是生命，到达受灾点的时间越早，生命财产损失就越少。

蚁群算法是一种仿生学算法，由意大利学者M.Dorigo等[1]提出，具有并行性、正反馈、鲁棒性等特点，适用于求解复杂的组合优化问题，已广泛应用于求解旅行商问题、分配问题、job-shop调度问题等，取得了较好的效果。混沌是非线性动力学系统在一定条件下所表现的一种运动形式，是系统处于非平衡过程中所呈现的随机行为，产生混沌的机制往往又是简单的非线性，是丝毫不带随机因素的固定规则[2]。混沌算法作为一种新型的搜索性算法，其基本思想是将混沌变量从混沌空间映射到解空间，然后利用混沌变量具有遍历性、随机性和规律性的特点进行搜索[3]。

本文采用混沌蚁群算法（chaos ant colony optimization，简称CACO）来解决医疗器械应急物流配送路径优化问题，并通过仿真验证了算法的有效性。

1 基本蚁群算法

1.1 蚁群算法的原理

在自然界中，蚂蚁总是能够找到洞穴与食物之间的最短距离。生物学家经过研究发现，蚂蚁利用一种称为信息素（pheromone）的化学物质作为媒介来进行间接的信息传递，在寻找食物过程中，会在其经过的路径上释放这种化学物质，且能够感知到信息素的强弱。……