粒子群算法的物流配送路径优化研究

马毅

摘 要：物流配送的核心问题为配送路径优化问题，合理选择配送路径，对加快配送速度，降低配送成本以及增加经济效益都有着举足轻重的影响。粒子群优化算法（PSO）是最近出现的模拟鸟群寻找食物飞行行为的仿生算法，有着个体数目少、计算简单、速度快等优点，在辽宁物流配送路径中已得到应用，取得了不错的效果。本文分析了粒子群的快速性的优点，提出了一种用于求解物流配送路径优化问题的粒子群优化算法。

关键词：辽宁物流配送；粒子群算法；路径优化；

对于各种物流系统，其中一个关键环节为配送过程，在配送过程中，必须要求物流人员在客户要求的时间内采用合理的交通方式、合理的路径将货物送到目的地。物流配送路径问题的主要研究内容即为研究物流运输路径优化，即让货物运输成本最小，计算机理论、运筹学理论都在这个问题中得到了应用，最近几年取得了较丰硕的成果。

一、物流配送路径优化的数学模型

1.问题描述。相对于传统的车辆路径问题求解，物流配送路径优化更为复杂，其约束条件往往与配送车辆、货物数量、配送时间紧密相关。一般物流配送路径问题可以描述为：一个配送网络中共有 M 个客户点，已知每个客户点 i 的位置及需求量 qi，至多可用 K 辆车从配送中心到达这批需求点，每辆车从配送中心出发，最后返回配送中心，每辆车 k 的最大装载量为 Pk（k = 1，2，.....K），要求安排车辆行驶路线使车辆行驶总距离最少，并满足以下条件：第一，配送中心的位置已知且唯一；……