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蚁群算法及其在物流中的应用研究

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毕业论文范文题目：蚁群算法及其在物流中的应用研究，论文范文关键词：蚁群算法及其在物流中的应用研究
蚁群算法及其在物流中的应用研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：物流系统是一个网络系统,既包括由物流线路与物流结点组成的实体网络,又包括由计算机和通信系统组成的虚拟网络。网络在各种实际背景问题中以各种各样的形式存在,网络的优化广泛用于解决不同领域中的各种问题,如生产、分配、项目计划、资源管理等。随着优化对象的日益复杂化及不确定性,传统的基于确定性的优化算法遇到了极大的困难。于是人们从生物进化及仿生学中受到启发（此处忽略..）,提出许多启发式的智能优化方法,如模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索算法、神经网络算法以及蚁群算法等,它们为解决许多复杂优化问题(NP-困难问题)提供了崭新的途径。蚁群算法作为一种新兴仿生优化算法,因其具有分布式计算、自组织、正反馈等特性而得到了广泛应用。但搜索时间长、易陷入局部最优解是蚁群算法突出的缺点。针对该问题,提出将信息素初始值设为零,以增强算（此处忽略..）法初始搜索的随机性,扩大算法的搜索空间,从而提高算法的全局寻优能力。对于搜索时间长以及停滞在次优解的问题,通过与2-opt法相融合,从而缩短搜索时间,加快对最优解的收敛速度。通过对大量TSPBenchmark问题的仿真实验,验证了信息素初值为零的蚁群算法与2-opt法相融合的有效性,对于中小规模的TSP很容易得到最优解,特别是Eil51和Tsp225问题均找到（文章此处忽略..）了比TSPLIB提供的参考解更优的解。物流系统中的运输及货物配送问题是目前蚁群算法应用研究的热点,运输问题是一类特殊的线性规划问题,通过将该类问题转化为蚁群网络,利用自适应蚁群算法求解,可得到多种最优方案,与传统的最小元素法和伏格尔相比,具有更好的寻优能力,特别当规模较大时,用自适应蚁群算法解决运输问题更为有效。货物配送问题也称之为车辆路径问题(V（此处忽略..）RP),在求解VRP时,有可能得不到一个可行解。针对该问题,借鉴K-TSP的求解方法,优先构造可行解,在所有蚂蚁完成各自可行解之后,对较优解路径上的信息素进行加强,最终得到问题的最优解或较优解,通过对有关算例的仿真实验,结果表明:可行解优先的蚁群算法在求解VRP时,缩短了搜索时间,简化了求解过程,解决了无可行解的问题。

以上为本篇毕业论文范文蚁群算法及其在物流中的应用研究的介绍部分。

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