摘要:在互聯網飛速發展的時代，物流業在我國經濟發展中已經是支柱性產業。合理安排車輛的配送路線，可以降低成本，提高經濟效益。本文運用蟻群算法求解帶時窗的車輛路徑問題（VRPTW）。在這個問題中，有一個物流中心，有多輛車向客戶點配送貨物。相比于其他算法比如遺傳算法，蟻群算法的自適應性更強。它利用對信息素的更新，能夠主動的去尋找最優路徑。

本文將TSP問題、CVRP問題、VRPTW問題結合起來，由簡單到復雜逐步加入約束條件，使得蟻群算法能夠更好的求解車輛路徑問題。首先，簡單介紹一下VRP問題并建立CVRP問題的數學模型。其次，在CVRP問題的數學模型的基礎上加入時間窗約束條件得到VRPTW問題的數學模型。再次，在TSP問題蟻群算法的概率公式中加入節約值得到CVRP問題的狀態轉移概率公式。緊接著，在CVRP問題的狀態轉移概率的公式中加入時間約束值得到VRPTW問題的狀態轉移公式。再而，查閱2015年云南省各州市的GDP生產總值，分配各州市貨物的需求量并測出各州市的坐標點。最后，把坐標點、貨物需求量、時間窗值帶入matlab代碼中運行，求出最短路徑。

本文逐步的在蟻群算法中加入約束條件為有效解決VRPTW問題提供了強有力的的工具，對電子商務和物流配送有一定的理論意義和應用價值。

關鍵詞:  旅行商問題；有容量限制的車輛路徑問題；信息素；帶時窗的車輛路徑問題；  蟻群算法

目錄

摘要

Abstract

1緒論-1

1.1背景意義-1

1.2國內外研究現狀-1

1.2.1國內外對該問題研究的進展-1

1.2.2對國內同類問題的總結-2

1.3本文主要研究的內容與結構-3

1.3.1主要研究內容-3

1.3.2論文結構-3

2 車輛路徑問題概述-4

2.1車輛路徑問題（VRP）問題-4

2.1.1 VRP問題的概述-4

2.1.2組成物流配送VRP問題的幾個主要因素-5

2.2 CVRP問題的數學模型建立-6

2.3 VRPTW問題的數學模型建立-8

2.4 預設條件-9

2.5 VRP問題的求解方法-10

2.6各解法的優缺點-11

3 蟻群算法簡介-12

3.1蟻群算法的產生-12

3.2蟻群算法的基本思想-12

3.3 蟻群算法求解TSP問題的思路-14

3.4 基本蟻群算法的流程圖-16

3.5 蟻群算法的應用-17

4 基于蟻群算法的VRPTW問題求解-18

4.1 基于TSP問題求解CVRP問題的基本思路-18

4.2 有容量約束車輛路徑問題（CVRP）蟻群算法步驟-20

4.2.1算法框架-20

4.3 基于CVRP問題求解VRPTW問題的基本思路-20

4.4  VRPTW問題的算法框架-21

4.4.1算法框架-21

4.5云南省物流車輛的路徑問題-22

4.5.1 條件預處理-22

4.5.2 具體要求-22

4.6云南物流車輛路徑問題的程序實現-22

4.6.1 相關數據-22

4.4.2 運行結果-24

4.4.3 結果分析-26

結論-27

致謝-28

參考文獻-29

附錄-30