B2C电商下的预约时间车辆路径问题与多目标蚁群优化算法
需积分: 16 60 浏览量
更新于2024-08-08
1
收藏 295KB PDF 举报
"这篇文章是2011年发表在《控制理论与应用》期刊上的科研论文,主要探讨了B2C(商家对客户)电子商务环境下的车辆路径问题,并提出了一种带预约时间的多目标优化蚁群算法。作者通过引入时间窗宽度和车辆等待时间等因素,设计了蚁群算法来解决这个问题,实验结果证明了所建模的合理性及算法的有效性。"
本文主要涉及的IT知识点如下:
1. **B2C电子商务**:B2C(Business to Consumer)是指企业直接面向消费者的电子商务模式,其中物流配送是关键环节。在B2C环境下,商家需要高效、准确地将商品送达消费者手中,这涉及到物流系统的优化。
2. **车辆路径问题 (Vehicle Routing Problem, VRP)**:这是一个经典的运筹学问题,旨在确定最有效的路线,使得一组车辆能够从一个中央仓库出发,访问一系列地点(如客户地址),并返回仓库,同时最小化总行驶距离、时间和成本。
3. **带预约时间的VRP**:在实际B2C配送中,客户可能有特定的接收时间窗口,即预约时间。因此,车辆必须在这个时间窗内到达,增加了路径规划的复杂性。论文提出的模型考虑了这一实际因素。
4. **多目标优化**:传统的VRP通常只优化单一目标,如最小化总行驶距离。然而,在实际操作中可能存在多个相互冲突的目标,如最小化行驶时间、成本和客户等待时间。多目标优化旨在寻找一组平衡这些目标的解决方案,即Pareto最优解集。
5. **蚁群算法**:这是一种启发式优化算法,模拟了蚂蚁寻找食物路径的行为。在解决VRP中,蚁群算法可以探索大量可能的路径,并通过信息素更新策略逐渐收敛到最优解。
6. **Pareto最优解**:在多目标优化中,不存在单一的全局最优解,而是存在一组Pareto最优解,每个解在所有目标上都至少不比其他解差。在算法中,Pareto最优解集用于指导信息素的更新,以达到多目标平衡。
7. **时间窗**:在VRP中,时间窗定义了车辆必须在特定时间段内到达客户的限制。引入时间窗增加了问题的复杂性,需要考虑车辆等待时间和顾客满意度。
8. **仿真实验**:为了验证模型的合理性和算法的有效性,研究人员通常会使用已知数据集(如Solomon数据集)进行仿真。通过比较实验结果与标准解,可以评估算法的性能。
9. **文献标识码A**:这个标识码表明该论文是原创性的科学研究成果,具有较高的学术价值。
这篇论文对B2C环境下的物流配送问题进行了深入研究,提出了一个考虑预约时间和多目标优化的蚁群算法,为实际物流系统的优化提供了理论依据和方法支持。
173 浏览量
点击了解资源详情
2021-05-28 上传
2013-05-21 上传
2021-06-14 上传
2021-09-30 上传
2021-09-28 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
weixin_38642369
- 粉丝: 4
- 资源: 949
最新资源
- SSM动力电池数据管理系统源码及数据库详解
- R语言桑基图绘制与SCI图输入文件代码分析
- Linux下Sakagari Hurricane翻译工作:cpktools的使用教程
- prettybench: 让 Go 基准测试结果更易读
- Python官方文档查询库,提升开发效率与时间节约
- 基于Django的Python就业系统毕设源码
- 高并发下的SpringBoot与Nginx+Redis会话共享解决方案
- 构建问答游戏:Node.js与Express.js实战教程
- MATLAB在旅行商问题中的应用与优化方法研究
- OMAPL138 DSP平台UPP接口编程实践
- 杰克逊维尔非营利地基工程的VMS项目介绍
- 宠物猫企业网站模板PHP源码下载
- 52简易计算器源码解析与下载指南
- 探索Node.js v6.2.1 - 事件驱动的高性能Web服务器环境
- 找回WinSCP密码的神器:winscppasswd工具介绍
- xctools:解析Xcode命令行工具输出的Ruby库