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电子设计工程
Electronic Design Engineering
第 27卷
Vol.27
第 15期
No.15
2019年 8月
Aug. 2019
收稿日期:2018-11-30 稿件编号:201811167
基金项目:陕西省教育厅科技研究计划项目(18JK1170)
作者简介:张淑丽(1982—),女,山东新泰人,硕士,讲师。研究方向:计算机应用。
随着电子商务的迅猛发展和近年来“互联网+”
的大力普及,物流业也得到了空前发展,这也对物流
配送的效率和经济成本提出了更高的要求,物流配
送效率成为决定现代物流企业成败的关键因素。物
流配送是指在配送中心按照客户要求将货物分配并
按时递交给客户的过程
[1-2]
,物流配送问题是一个 NP
难问题,现实配送中求解最优解是非常难的。在配
送过程中能否选择一条合理的物流配送路径,直接
影响物流配送的效率和成本。文献[3]采用改进贪婪
算法对配送车辆路径问题进行研究,主要考虑了客
户需求、时间窗和总成本,但是在计算成本时未考虑
配送中货物变化对成本的影响;文献[4-7]采用了粒
子 群 算 法 对 物 流 配 送 问 题 进 行 研 究 ,重 点 对 算 法
进行了改进,但是建立的配送数学模型相对简单;文
献[8-11]采用了改进遗传算法对物料配送问题进行
研究,建立的配送数学模型也相对简单;文献[12]采
用了改 进节 约法对 物料配 送路径 优化 问题进 行研
究,建立目标函数时没有考虑货物时效性影响;文献
[1,13-14]采用了蚁群算法对配送问题进行研究,重
基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化方法
张淑丽
1
,张 涛
2
,崔 岩
1
,刘仁贵
1
(1. 西北工业大学 明德学院,陕西 西安 710124;2. 空军工程大学 空管领航学院,陕西 西安 710051)
摘要:针对现代物流配送路径优化中物流成本控制、配送效率和计算效率提高等问题,提出了一种
基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化方法。通过分析现代物流配送特点和配送路径优化影
响因素,建立综合反映配送效率、成本、客户需求等因素的物流配送指标体系;依据物流配送指标
体系,基于信息熵建立综合考虑主观和客观因素的物流配送路径优化问题的目标函数;最后为提高
计算搜索效率提出一种基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化方法,并进行仿真验证。通过实例
仿真表明,基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化方法可以有效解决物流配送路径选择问题。
关键词:物流工程;车辆路径问题;混沌粒子群算法;物流配送;路径优化;信息熵
中图分类号:TP391.9 文献标识码:A 文章编号:1674-6236(2019)15-0108-05
Optimizing logistic distribution routing based on chaos⁃particle swarm optimization
ZHANG Shu⁃li
1
,ZHANG Tao
2
,CUI Yan
1
,LIU Ren⁃gui
1
(1. Mingde College,Northwestern Polytechnical University,Xi’an 710124,China;2. Air Traffic Control
and Navigation College,Air Force Engineering University,Xi’an 710051,China)
Abstract: Aiming at the problems of logistics cost control,distribution efficiency and computational
efficiency in modern logistic distribution routing,a method of optimizing logistic distribution routing
based on chaos- particle swarm optimization(CPSO)is researched. The logistics distribution evaluation
index that reflects distribution efficiency,cost and customer demand is constructed through analyzing its
characters and effecting factors. The objective function of optimizing logistic distribution routing
considering subjective and objective factors is built based on the evaluation index. Then the optimizing
logistic distribution routing based on chaos- particle swarm optimization is proposed to improve
computational efficiency. Simulation results show that the method based on chaos- particle swarm
optimization can solve the problem.
Key words: logistics engineering;vehicle routing optimization;Chaos Particle Swarm Optimization
(CPSO);logistics distribution;path optimization;information entropy
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