关于蚁群算法的研究与分析吴海侠武晓霞一、题目分析电子商务的普及促进了物流行业的发展，然而与发达国家相比我国物流业仍处于起步阶段。物流信息化的程度较低，配送成本较高成为了急需解决的问题。物流路径的选择是物流体系当中至关重要的一环，路径直接决定了物流配送的效率。因此物流路径优化对降低企业成本、提高物流配送效率、合理资源配置有着重要的意义。物流路径优化问题的核心就是车辆路径优化（VehicleRoutingProblem），即VRP问题。针对该问题，目前已经有了很多研究方法，但是不同的方法的优缺点不同，本文主要针对蚁群算法的优缺点，以及如何优化蚁群算法展开分析。二、检索过程（一）在“知网”中检索首先，在“知网”中输入“蚁群算法”，搜索出下图所示结果：此次的搜索结果较为满意，下载相关文献。（二）在“OA”中检索：首先在“OA”中输入“Antcolonyalgorithm”，然后把选择的文献的DOI在SCI-HUB中搜索就可以看英文文献了。步骤如下：三、文献阅读与分析3.1文献下载和管理用Endnot来整理下载的文献。用CNKIE-Study也可以整理下载的文献以及导入参考文献。3.2文献阅读和分析（1）军事定向越野路径优化问题建模及混合蚁群算法求解作者：王书勤，黄茜本文对军事定向越野中的路径优化问题，建立了数学模型，通过蚁群算法的改进和与遗传算法的结合，提出了一种混合蚁群算法，成功求解了军事定向越野中的路径优化问题，解决了军事定向越野中在点位多，分布散，时间紧的条件下如何选择最优路径问题。军事定向越野运动中存在点位多、分布散、时间紧、得分要求高等条件，为在规定时间内找到一条得分高的行进线路，找到衡量和分析运动成绩好坏的标准，文中对军事定向越野中的路径优化问题进行了深入分析，建立了混合整数规划模型，设计了一种混合蚁群算法。算法中，首先由改进蚁群算法找到初始解，然后再利用选择、交叉和变异算子进行解的优化，通过仿真实验和算法对比验证了混合蚁群算法的可行性和优越性，并在最后用遗传算法进行收敛，得到最优解。（2）基于改进蚁群算法的众包配送路径研究作者：蒋丽文章以O2O外卖平台的众包配送路径优化为研究对象，建立了带有单侧软时间窗的需求可延迟的开放式车辆路径优化模型，并使用高德地图API获取实际节点。改进蚁群算法将下一步移动的潜在客户数量作为路径选择的影响因素，在求解质量和效率上具有明显优势，仿真对比实验验证了模型的合理性和算法的有效性，使路径选择和规划更具科学性，有助于有效降低配送成本。下一步研究工作是在静态路径规划基础上，着重研究配送员位置时刻变化以及继续接单的情况，考虑到配送员位置时刻变化以及继续接单的情况，建立软时间窗约束下的动态开放式路径优化模型，探讨动态路径优化的求解方法。优点是针对现有O2O外卖众包配送的经验依赖性和随机性问题，建立以距离成本和时间惩罚成本之和最小化为目标的带有单侧软时间窗的需求可延迟的开放式车辆路径优化模型，并借助高德地图API接口获得各实际节点的经纬度信息和各节点间距离。改进蚁群算法在状态转移规则中添加下一步移动的潜在客户数量影响因子，同时将确定性搜索与随机性搜索结合，缩小蚂蚁搜索范围。（3）基于蚁群算法的双分区仓库拣货路径的优化作者：刘建胜合理地选择拣货路径对于降低物流配送成本有重大作用。针对问题的特点，建立了数学模型，设计了蚁群算法对其求解，并与多种方法对比了优化结果，结果显示蚁群算法能令人满意地解决问题。针对一单多车的情况，本文修改了一单一车时算法部分编码，对一单多车的仓库捡货情况进行了优化求解，两种情况表明蚁群算法能够很好地解决仓库拣货路径优化问题。本文用的三比较传统的蚁群算法，没有进行优化。（4）基于改进蚁群算法物流配送路径优化的研究作者：张勇本文从物流配送路径优化问题的自身特点出发，采用蚁群算法加以分析，并进行了相应的改进，通过进行局部优化处理，尽量减少算法可能出现的停滞现象，同时对信息素的更新方式加以改进，增强了改进后蚁群算法的正反馈机制，提升了算法的自适应性，进一步加快了收敛的速度以及算法的全局搜索能力。结合实例计算与分析，我们不难发...