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基于蚁群和免疫组合算法的物流配送路径优化问题的研究

作者：梁啸 Publish: 2007-8-6 Hits:-

【中文题名】

基于蚁群和免疫组合算法的物流配送路径优化问题的研究

【英文题名】

A Study on Approach Optimization for Logistics Distribution Based on Hybrid Algorithm System of Ant Colony and Artificial Immune

【学科专业】

软件工程

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-8-6

【中关键词】

物流,蚁群算法,人工免疫算法,混合算法优化,,

【英关键词】

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>一般性问题>理论、方法>算法理论

【论文摘要】

随着我国物流业和国际的接轨以及客观条件的不断变化,现代物流业正在我国得到迅猛的发展。本文分析并探讨了物流业中的几个重要问题,并且给出了部分解决方案,仿真结果表明有应用参考价值。本文首先提出物流问题概述,接着简要介绍了物流的由来以及相关概念,以及国内外物流的发展趋势,包括第三方、第四方物流的概念和特点,并对现代物流信息系统及技术做了简要的介绍。分析了常规物流系统中实施手段和物流环节的规划和设计中常遇到的一些重要问题。第二章探讨了用蚁群算法来解决物流配送最优路径的问题,利用实验来证明应用该算法得到最优解。第三章首先讨论了人工免疫算法的由来和特性,接着用蚁群和人工免疫相结的算法来解决物流车辆配送最优路径的问题,实验结果得到了更优解。从而得出结论,该混合算法前过程采用人工免疫算法生成信息素分布,算法后过程利用蚁群算法求优化解,汲取了两种算法的优点,在收敛速度上优于蚁群算法,在寻优能力上优于人工免疫算法,是收敛速度和寻优能力都比较好的一种新的优化方法。

【论文题纲】

内容提要	4-7
第一章引言	7-27
1.1 物流问题概述	7-8
1.2 物流的由来及相关概念	8-11
1.2.1 物流的由来	8-10
1.2.2 物流的相关概念	10-11
1.3 第三方物流	11-13
1.4 第四方物流	13-14
1.5 国内外物流的发展趋势	14-23
1.5.1 中国物流的发展趋势	14-17
1.5.2 国外物流的发展趋势	17-23
1.6 现代物流管理信息系统	23-25
1.6.1 现代物流管理信息系统的作用	24
1.6.2 现代物流管理信息系统在现代物流数据处理方面的特点	24-25
1.7 物流配送路径寻优问题	25-26
1.8 小结和本文的工作	26-27
第二章基于蚁群算法的物流配送路径寻优问题	27-37
2.1 引言	27-28
2.2 基本蚁群算法的原理	28-32
2.2.1 蚁群行为描述	28-29
2.2.2 基本蚁群算法的机制原理	29-32
2.3 蚁群算法的改进	32-33
2.3.1 状态转移概率公式的改进	32
2.3.2 信息素更新策略的改进	32-33
2.4 实例分析	33-36
2.5 结论	36-37
第三章基于人工免疫－蚁群混合算法的物流配送路径寻优问题	37-46
3.1 引言	37-38
3.2 蚁群算法与人工免疫算法的融合	38
3.3 基于人工免疫和蚁群算法的混合算法	38-45
3.3.1 算法的设计思想	38-39
3.3.2 人工免疫算子的构造	39-40
3.3.3 算法的基本步骤	40-43
3.3.4 仿真算例	43-45
3.4 小结	45-46
第四章结论和展望	46-47
参考文献	47-50
摘要	50-52
ABSTRACT	52-54
致谢	54

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.359557



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