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基于聚类算法和蚁群算法的物流配送路径优化研究 被引量:2

Study on Logistics Distribution Route Optimization Based on Clustering Algorithm and Ant Colony Algorithm
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摘要 物流配送的研究已经成为提高物流效率、降低物流成本的关键。文中在研究物流问题现状以及相关配送路径算法的基础上,提出了一种新的物流配送路径优化方案,对于一个城市内的多个配送点,首先通过K均值算法进行聚类分析得到局部配送中心及其配送范围内的客户点,然后利用蚁群算法设计该配送区域内的最优配送路径。通过仿真实验得知,文中方案设计出的最优配送路径长度较单纯采用蚁群算法有了较大改善。 Logistics distribution has become the key research to improve efficiency and reduce the cost of logistics.Based on the survey of current situation and optimization algorithms, a novel optimization scheme is presented in this paper.For a lot of distribution sites in a city, firstly K-means clustering algorithm is adopted to get local distribution centers and their scope, and then ant colony algorithm is used to design the local optimal route inside each scope. The simulation results show that the presented scheme can improve the optimal distribution route compared to pure ant colony algorithm.
出处 《物流工程与管理》 2014年第6期86-90,共5页 Logistics Engineering and Management
基金 国家科技支撑计划项目 基于RFID的产品供应链公共数据平台(2011BAF19B00) 国家科技支撑计划项目 南京青奥会支撑技术集成应用与示范(2011BAK21B00)
关键词 物流配送 聚类算法 蚁群算法 优化 logistics distribution clustering algorithm ant colony algorithm optimization
作者简介 辛柯俊(1970-),男,高级工程师,南京三宝科技股份有限公司,研究方向:RFID和物联网. 秦中元(1974-),男,博士,副教授,东南大学信息科学与工程学院.
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