改进蚁群算法在快递配送路径中的应用

陆缘缘，高华成，崔 衍

(南京邮电大学 物联网学院，江苏 南京 210023)

0 引 言

随着快递业的飞速发展，快递单量也在飞速增加，如何能够准时地进行快递配送已经成为现在快递行业的一个重要评价标准。在史晓原[1]的研究中发现，近年来快递投诉有效率高达95%，且其最突出的问题就是快递晚点问题。如何提高末端快递配送速度成为重中之重。对于这一问题，近年来国内外学者提出了多种优化算法对快递配送路径进行优化，包括蚁群算法、遗传算法、粒子群算法等。杨从平[2]将信息素释放量与各个节点的蚂蚁数量联系在一起，采用动态的释放函数进行各个节点的信息素释放。胡春阳等[3]对两点之间的搜索进行优化，对蚁群算法进行改进，提出双向搜索机制并引入惩戒因子，可以提高蚁群的搜索能力。李桃迎等[4]对外卖配送问题改进遗传算法，引入聚类算法根据配送点的属性进行聚类分析，并在其后的遗传算法计算中对编码形式进行改进，加速优化速度。赵静等[5]对启发函数和信息素挥发因子进行改进以提高蚁群算法的搜索能力，采用连接目标方式改进启发函数使搜索更具有目的性，并使信息素挥发因子自适应变化，保证在找到最优解时可以快速收敛。Jiao Z等[6]对蚁群算法进行改进，提出多态蚁群优化算法。对路径上的信息素进行自动变化原则，使得蚁群在进行路径搜索时更容易找到最优路径。黄国锐等[7]通过对蚁群算法路径选择进行研究，认为可以通过相互合作进行路径偏好选择，相邻蚂蚁可以相互影响其信息素释放。……