針對(duì)現(xiàn)有O2O外賣(mài)眾包配送的經(jīng)驗(yàn)依賴(lài)性和隨機(jī)性問(wèn)題,建立以距離成本和時(shí)間懲罰成本之和最小化為目標(biāo)的帶有單側(cè)軟時(shí)間窗的需求可延遲的開(kāi)放式車(chē)輛路徑優(yōu)化模型,并借助高德地圖API接口獲得各實(shí)際節(jié)點(diǎn)的經(jīng)緯度信息和各節(jié)點(diǎn)間距離。改進(jìn)蟻群算法在狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則中添加下一步移動(dòng)的潛在客戶(hù)數(shù)量影響因子,同時(shí)將確定性搜索與隨機(jī)性搜索結(jié)合,縮小螞蟻搜索范圍。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相較于標(biāo)準(zhǔn)蟻群算法和標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法,改進(jìn)蟻群算法在求解質(zhì)量和效率上均具有明顯的優(yōu)勢(shì)。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019,55(08)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【文章目錄】：
1 引言
2 帶有單側(cè)軟時(shí)間窗的需求可延遲的開(kāi)放式車(chē)輛路徑優(yōu)化模型
    2.1 配送任務(wù)描述
    2.2 符號(hào)說(shuō)明
    2.3 模型構(gòu)建
3 基于改進(jìn)的蟻群算法設(shè)計(jì)
    3.1 改進(jìn)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則
    3.2 改進(jìn)蟻群算法步驟
4 算例分析
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]O2O外賣(mài)訂單配送任務(wù)分配模式研究[J]. 鄧娜,張建軍.  上海管理科學(xué). 2018(01)
[2]求解TSP的改進(jìn)信息素二次更新與局部?jī)?yōu)化蟻群算法[J]. 許凱波,魯海燕,程畢蕓,黃洋.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2017(06)
[3]面向受災(zāi)差異的跨區(qū)域應(yīng)急救援路徑優(yōu)化[J]. 朱莉,顧珺,馬錚,徐逸水.  控制與決策. 2017(05)
[4]隨機(jī)旅行時(shí)間的外賣(mài)O2O配送車(chē)輛路徑問(wèn)題[J]. 王帥,趙來(lái)軍,胡青蜜.  物流科技. 2017(01)
[5]帶時(shí)間窗集送貨需求可分車(chē)輛路徑問(wèn)題的改進(jìn)蟻群算法[J]. 楊鵬,鄒浩,徐賢浩.  系統(tǒng)工程. 2015(09)
[6]一種面向?qū)ο蟮亩嘟巧伻核惴捌銽SP問(wèn)題求解[J]. 杜鵬楨,唐振民,孫研.  控制與決策. 2014(10)

碩士論文
[1]快餐外賣(mài)配送路徑方案研究[D]. 王荃菲.北京交通大學(xué) 2017



本文編號(hào)：2970508