文档介绍：第抖卷第4 期 VOI .24 N
2 0 0 7 年 1 2 月】) ,三. 2(X y7
供应链中物流配送路径的数学模型及其混合蚁群算法
吴烨,李应述
(长沙理工大学数学与计算科学学院,湖南,长沙,41 助6)
摘要本文根据供应链中物流配送路径的特点,建立了相应的数学模型,并提出一种混合蚁群算法,克服了
传统蚁群算法时间复杂性过大的瓶颈,算法由实证表明具有良好的搜优性和可行性.
关键词供应链,物流配送,路径安排,混合蚁群算法,数学模型
中图分类号 CQ24 文献标识码 A
供应链中物流配送是指配送商品的实体作业,包括将货品装车并实时配送,由于以送货为
目的的运输是最后实现配送的主要手段,从这一主要手段出发,要达成配送作业则必须事先对
配送区域的划分或配送路线的安排进行合理规则,由配送路径选用的先后次序,加快配送速
度,降低配送成本,,
,建立了相应的数学模型,并
结合一种混蚁群算法进行模拟求解.
1. 物流配送路径数学模型的建立
影响物流配效果的主要因素包括:道路网结构、运输工具、流量流向、
素相互影响,很容易造成配送不及时、路线安排不当、
过程中最常见的是在总供给和总需求相等的情况下,选择不同路径配送时,最终的总配送成本
不一样,,
了便于分析,对有效的约束因素做如下假设:
( 1) 各有非负需求的客户独立,均匀分布于各配送区域,且需求量不大于车的载重量;
( 2) 配送中心拥有同量载重量的车,且每辆车所服务的客户序列的总需求不大于车的载重
量;
( 3) 每一客户只能被访问一次,每辆车只能服务一条路线;
( 4)只考虑核心企业配送中心到个客户的配送,且派出的每辆车的始点、终点都在配送中
心;
( 5) 运送目标是使配送企业派车数最少、运作费用最小.
根据以上假设,建立以下最优规划的数学模型:
i j l
min F****皿****几Q* + 艺艺练QaP****艺阮Q、,
a = 1 公 b 二1 .
收稿日期:21】)7 一以一19
万方数据
第 4 期吴烨,李应述:供应链中物流配送路径的混合蚁群模型 39 9
名。研二认,c= 1,2⋯,、,<br****口、二5,,sy 二1,2⋯,1,<br****艺Q、二E Qa 。,
b 二l a 二
,瓜,几七0.
其中,Uc 为核心企业配送中心的总容量,sy 。到配送
中心尸的单位配送成本;QaP 为供应客户a 到配送中心p 的运量;瓜为配送中心尸到客户a
的单位配送成本;Q,表示配送中心尸到客户a 的运量;几为客户b 到客户。的单位配送成
本;0、表示客户b 到客户a 的运量.
2. 混合蚁群算法的提出
蚁群算法用于解决寻找最优路径问题,具有能较快发现最好解的优点,其缺点是容易陷人
局部最优解,爬山能力差,,遗传算法具有