摘要: 物流配送是物流活动中与消费者直接相连的环节。在物流活动的各项成本中，物流配送的成本占了相当高的比例。而作为第三方物流企业，配送的成本直接关系到企业效益，因此，配送线路的安排是否合理，对企业经营成本和效益影响至关重要。采用科学、合理... 展开 物流配送是物流活动中与消费者直接相连的环节。在物流活动的各项成本中，物流配送的成本占了相当高的比例。而作为第三方物流企业，配送的成本直接关系到企业效益，因此，配送线路的安排是否合理，对企业经营成本和效益影响至关重要。采用科学、合理的方法来进行配送路径选择，是第三方物流企业运营中非常重要的一项活动。 配送路线优化通常是以最短路径为基础，尽管影响到物流配送问题的因素很多，但本文主要还是针对物流配送问题中的路劲选择进行分析和研究，考虑实际中可能出现的约束条件，建立于实际工作相符合的数学模型，将定性问题转化为定量问题。 蚁群问题是一种新兴的搜索寻优算法，是从蚁群行为的研究中得出的。蚁群算法根据蚂蚁个体产生的信息素，借助选择策略、信息素更新等操作，逐步逼近最优解。具有正反馈、并行性计算、较强的鲁棒性等诸多特点，在很多领域有着广泛应用。遗传算法与蚁群算法的结合，提高了算法的收敛速度和搜索能力，提高了算法的效率。利用改进的蚁群算法对物流配送路径选择问题进行求解，是本文的研究重点。 本文对物流配送问题建立数学模型，并进行深入研究，将改进的蚁群算法应用到物流配送模型中，经过计算验证，利用此算法，可以方便有效地求得问题的近似最优解。避免了调度和司机在日常工作中寻找最优路径的盲目性，为企业的日常递送工作提供了参考，具有一定的实践指导意义。 收起