摘 要

随着国内经济的快速发展，人们生活水品不断提升，对冷链产品的要求也在不断增加。这就促进了国内物流行业的发展，但是配送商在保证配送产品的质量安全、新鲜度和配送时间要求，还要考虑高昂的配送成本。 所以，这就需要通过科学的方法对冷脸车辆的路径进行优化，从而达到保证产品质量、降低配送成本的同时又满足了客户对配送时间的要求。因此，冷链配送车辆路径优化在物流中有至关重要的作用。

本文首先分析了车辆路径优化问题的研究现状，介绍了车辆路径优化问题的基本概念和车辆路径优化问题的分类及优化方法，对车辆路径优化问题有了整体认识。车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，简称 VRP）是物流活动中的关键环节之一， 其任务是选派合适的车辆，确定行车路线、时间及服务对象，以降低配送费用和提高服务质量为目标。针对研究问题的特点，在蚁群算法优化初始解的过程中，借助于 MATLAB软件实现该算法，并通过实例证明了该算法是求解车辆路径优化问题的一个较好方案。计算结果表明了蚁群算法解决此类问题的有效性。

关键词：物流配送 车辆路径优化 蚁群算法

Abstract

With the rapid development of domestic economy, people's living standard continues to improve, the cold chain product requirements are also increasing. It will promote the development of domestic logistics industry, but the distribution business not only need ensure the quality and safety of product distribution, freshness and delivery time requirements, but also need consider the distribution cost into account. So, this it needs to be optimized by the scientific method of cold face path of the vehicle, so as to ensure product quality, reduce distribution cost and meet the requirements of the customer delivery time. Therefore, the cold chain distribution vehicle routing optimization plays a crucial role in the flow.

This article analyzes the research of vehicle routing optimization problem first, introduces the basic concept of vehicle routing problem and vehicle routing optimization problem classification and optimization method, which has the overall understanding of the vehicle routing problem. The vehicle routing problem (Vehicle Routing Problem, referred to as VRP) is one of the key of the logistics activities，The task is to choose the appropriate vehicle, determine the route, time and service objects, to reduce distribution costs and improve the quality of service as the goal. According to the characteristics of the problem, in the process of optimizing the initial solution of ant colony algorithm, with the help of MATLAB software to realize the algorithm, and examples show that the algorithm is an effective method for solving optimization of vehicle routing problem. The results show the effectiveness of the ant colony algorithm to solve this problem.

Keywords：Logistics distribution；Vehicle routing optimization；ant colony algorithm

目 录

第一章 绪论 1

1.1 前言 1

1.2 国内外研究现状 1

1.2.1冷链物流的发展 1

1.2.2冷链物流的研究现状 2

1.2.3车辆路径问题的影响因素研究 3

1.3主要内容 3

1.3.1研究的目的和意义 3

第二章 冷链物流及车辆路径问题概述 5

2.1冷链物流 5

2.1.1冷链物流概念 5

2.1.2冷链物流的特点 5

2.1.3冷链车辆路径问题的描述 6

2.2车辆路径问题构成要素和分类 6

2.2.1车辆路径问题构成要素 6

2.2.2冷链车辆路径问题的分类 7

2.3VRP问题的优化算法 7

2.3.1遗传算法 7

2.3.2禁忌搜索法 8

2.3.3蚁群算法 8

第三章 蚁群算法研究 9

3.1蚁群算法介绍 9

3.1.1蚁群算法的发展 9

3.1.2蚁群算法的研究要素 9

3.2蚁群算法的基本原理 9

3.3 蚁群算法的数学建模 10

3.4软件介绍 13

3.5算例分析 13

第四章 总结和展望 16

4.1总结 16

4.2展望 16

参考文献 17

致谢 19

第一章 绪论

1.1 前言

随着现代的科学技术不断进步，物流产迅速发展。目前,我国的物流系统在人才、管理、设施等地方都还是较弱的。2012年中国物流成本占GDP的比例高达18%，相较于美国，英国等发达国家的物流成本还是很高的。物流成本高低不仅影响企业的市场核心竞争力，也成为影响国民经济发展关键性因素。因此，提高物流业，加强物流人才培养、管理水平以及效率等是促进物流业发展的关键问题。

物流是商品的移动，存储、配送与运输，传统的物流配送方式不仅成本很高而且配送效率很低，所以人们追求更快捷的物流方式。现代物流采用先进的电子信息控制技术，使其成为信息化、现代化、系统化的物流。信息化的物流技术能够计算出最优化的物流方案，从而缩短配送的时间，提高了配送效率，减少了运营商的运输成本。配送是物流的中心任务，物流配送是在指定时间通过各种交通工具将货物运送到客户点的物理位移。车辆路径问题（简称VRP）的求解问题的时间复杂度高。现代物流配送，配送节点、多网络复杂，而传统的物流配送方式无法满足人们对配送时间的要求，并且传统的物流配送方式存在很多缺陷，存在很多问题有：