[发明专利]基于鱼群蚁群算法的时间最短应急物流路径的优化方法

摘要

本发明公开了一种基于鱼群蚁群算法的时间最短应急物流路径的优化方法，将拥挤度因子引入到基本蚁群算法中，用于解决时间最短应急物流路径优化问题，增强寻找到应急物流路径优化最佳方案的能力，减少基本蚁群算法陷入局部最优的可能性。(一)输入蚂蚁数量、最大迭代次数以及车辆最大载重量，选择应急情况，输入残留信息素的重要程度、启发信息素的重要程度、蒸发系数以及强度系数；(二)寻找时间最短应急物流路径：(1)建立时间最短应急物流路径优化问题的模型：(2)模型的求解过程；(三)显示配送路线结果及算法在解决时间最短应急物流路径优化问题的性能比较结果。本发明的寻找应急物流路径优化方案更加高效。

主权项

1.一种基于鱼群蚁群算法的时间最短应急物流路径的优化方法，其特征在于，包括下述步骤：(一)输入蚂蚁数量m、最大迭代次数NC_max以及车辆最大载重量Q₁，选择应急情况，输入残留信息素的重要程度α、启发信息素的重要程度β、蒸发系数ρ以及强度系数Q，其中，蒸发系数ρ的取值为：0≤ρ＜1；应急情况分为不带路况情形和带路况情形两种；(二)寻找时间最短应急物流路径：(1)建立时间最短应急物流路径优化问题的模型：mint=Σi=0nΣj=0nΣk1=1ltijwijk1+Σi=0nΣk1=1lτiπik1---(1)]]>tij=dijv×μij---(2)]]>tj=ti+tijwijk1+τiπik1---(7)]]>t_i≤T_i       (8)dij=(xi-xj)2+(yi-yj)2---(12)]]>式(1)为模型的目标函数，包括配送时间和卸货时间两个部分；其中，i表示当前蚂蚁所在的受灾点，j表示当前蚂蚁下一步的目标受灾点，n为受灾点数，l为车辆数，t_ij为从当前蚂蚁所在受灾点i到当前蚂蚁下一步的目标受灾点j的行驶时间，τ_i为当前蚂蚁所在的受灾点i的卸货时间；规定了是否车辆k₁从当前蚂蚁所在受灾点i到当前蚂蚁下一步的目标受灾点j；规定了车辆k₁到达当前蚂蚁所在受灾点i是否卸货；式(2)定义了当前蚂蚁所在受灾点i到当前蚂蚁下一步的目标受灾点j的行驶时间；d_ij为当前蚂蚁所在受灾点i到当前蚂蚁下一步的目标受灾点j之间的距离，v是在无道路障碍影响下的平均速度，μ_ij是路况系数；式(3)保证了受灾点的需求量的总和不超过车辆的最大载重量；其中，q_i为受灾点的需求量，Q₁为车辆最大载重量；规定了当前蚂蚁所在受灾点i的配送任务是否由车辆k₁完成；式(4)规定了每个受灾点只能由一辆车来配送，式(5)和式(6)是变量和变量之间的关系；规定了当前蚂蚁下一步的目标受灾点j的配送任务是否由车辆k1完成；是为1，否则为0；式(7)为车辆从应急配送中心到达当前蚂蚁下一步的目标受灾点j所用的时间；t_i为从应急配送中心到达当前蚂蚁所在受灾点i的时间；式(8)是当前蚂蚁所在受灾点i的时间要求，T_i为配送车辆到达当前蚂蚁所在受灾点i的最晚时刻；式(12)定义了当前蚂蚁所在受灾点i到当前蚂蚁下一步的目标受灾点j之间的距离，(x_i，y_i)为当前蚂蚁所在受灾点i的坐标，(x_j，y_j)为当前蚂蚁下一步的目标受灾点j的坐标，(x₀，y₀)为应急配送中心坐标；(2)模型的求解过程包括下述步骤：①参数初始化：令NC＝0，τ_ij(0)＝const，bus_load＝0，τ_ij(t)表示t时刻受灾点i到受灾点j之间支路ij上的信息素量，τ_ij(0)表示t＝0时刻受灾点i到受灾点j之间支路ij上的信息素量，当t＝0时各条路径上的信息量强度相等，const为常数；bus_load为车辆负载；NC为迭代次数；②将m只蚂蚁放在应急配送中心，其中，为蚂蚁的总数，b_i(t)表示t时刻位于受灾点i的蚂蚁数量；③根据下式计算蚂蚁k的转移概率；其中，allowed_k＝(1，2，..n)-tabu_k表示蚂蚁k当前未选择的受灾点的集合；tabu_k(k＝1，2，…，m)表示蚂蚁k的禁忌表，记录蚂蚁k已经经过的受灾点；η_ij(t)为启发函数，表示由受灾点i转移到受灾点j的期望程度，取η_ij(t)＝1/d_ij，d_ij表示受灾点i到受灾点j的距离；τ_is(t)为t时刻受灾点i到受灾点s之间路径的信息素，受灾点s为蚂蚁k当前未选择的受灾点集合中的一个受灾点；η_is(t)为t时刻受灾点i到受灾点s之间路径的期望程度；④根据转移概率选择并移动到下一个受灾点j，同时将城市j加入到tabu_k；⑤计算拥挤度因子：hij(t)=1-τij(t)/Σi≠jτij---(14)]]>δ(t)＝γe^-bt    (15)式中，h_ij(t)表示t时刻受灾点i到受灾点j之间路径上的拥挤度因子，δ(t)为拥挤度门限，γ为极值接近水平，b为门限变化系数；⑥若蚂蚁通过转移概率找到一条路径，且h_ij(t)＞δ(t)，则选择该条路径，否则，返回步骤③，重新选择下一个受灾点；⑦检查车辆负载bus_load是否达到最大载重量Q₁，若达到，返回应急配送中心；⑧检查tabu_k是否满，若为否，回到步骤③，若为是，继续步骤⑨；⑨计算目标函数，记录当前最好解，按下式进行信息素更新；τ_ij(t+1)＝(1-ρ)τ_ij(t)+Δτ_ij(t)        (16)Δτij(t)=Σk=1mΔτijk(t)---(17)]]>式中，ρ为蒸发系数，取值为0≤ρ＜1，决定信息素挥发的快慢，Δτ_ij(t)表示本次周游中路径ij上的信息素增量，设初始时刻的Δτ_ij(0)＝0，表示第k只蚂蚁在周游过程中释放在路径ij上的信息素，式中，L_k表示本次周游第k只蚂蚁所形成的回路长度；⑩若NC＜NC_max，则NC＝NC+1，清空tabu_k，回到步骤②，否则，结束；(三)显示配送路线结果及算法在解决时间最短应急物流路径优化问题的性能比较结果。