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2、法在 粮食物流调度中具有良好的性能。关键词 蚁群 粮食物流 调度 优化一、粮食物流调度路线安排模型根据粮食物流约束条件,可以表示如下:记 G=(V,E)为赋权图;E 为边集,各粮库间的(距离)权值为 dij。V-粮库集合 V=i,i=1, ,n, 且 i=0 指初始粮库；M-散粮车辆集合,M=k,k=1, ,m,(散粮车辆数) ；qi-粮库 i 的粮食需求量,； dij-粮库 i 到粮库 j 的距离；散粮车辆的载 重量,。二、基于蚁群的粮食物流调度算法1.基本的蚁群系统模型。为模拟蚁群系统的寻径方法，我们定义如下参数:m:蚁群中 蚂蚁的数量；:路径（i,j）的能见度；:t 时刻在路径 ij 上
3、的信息量;:蚂蚁 k 在本次循环中留在 路径 ij 上的信息量;:蚂蚁 k 在 t 时刻由位置 i 转移到位置 j 的概率;:轨迹的相对重要性 （0）;:能见度的相对重要性(0）;：信息素的持久性（01） ，1-表示信息素的衰减 度。初始时刻，设所有路径上的信息素都相等,(0)=C(C 是一个常数)。蚂蚁 k（k=1,2,m）在运动过程中，根据各条路径上的信息素的大小以一定的概率决定转移方 向,表示为：2.算法的改进。遗传算法(GA)与蚂蚁算法(ant algorithm,AA)融合的算法称为 GAAA 算法。我们直接把这种算法改进应用到粮食物流调度上来。我们对信息素的处置设置及信 息素更新做
4、以下处理:(1)信息素的初值设置是把各路径信息素初值设为最大值 max,这里通过遗传算法得到 了一定的路径信息素,所以把信息素的初值设置为。其中是一个根据求解问题规模给定一个 信息素常数,相当于 MASS 算法中的，是遗传算法求解结果转换的信息素值。(2)信息素更新模型。采用一周模型进行信息素更新,即一周中只有最短路径的蚂蚁才 进行信息素修改增加,而所有路径的轨迹更新方程采用:这样对本次蚂蚁所走过的路径上信息素进行更新,使得不可行解不能进入解空间,可以 加快算法的收敛速度。三、粮食物流实例分析问题描述：某一个初始粮库要向 10 个粮库运输粮食，有 22 辆散粮运输车，6 吨的 4 辆；8 吨的
5、 4 辆；10 吨的 13 辆和 20 吨的 1 辆。表 1 是各个粮库之间的距离和各个粮库 的粮食运输量。要求合理安排车辆的行驶路线,使总运输里程最小。运用本文提供的蚁群算法对上述问题进行求解,以 matlab7.0 为工具,在 P-4 PC 机运算,初 始参数设置为：得最终的粮食物流优化路径为 ：使用三种散粮车辆，10 吨一辆，8 吨一辆，6 吨一 辆。10 吨散粮车的路径是: 初始粮库，粮库 1，粮库 2，粮库 3，粮库 9，回路行程 220 公 里，载粮食运距 947.6 吨公里。 8 吨散粮车的路径是: 初始粮库，粮库 5，粮库 7，粮库 8，初始粮库，回路行程 145 公里，载粮食
6、运距 193.9 吨公里。 6 吨散粮车的路径是: 初始 粮库，粮库 4，粮库 6，粮库 10，初始粮库，回路行程 148 公里，载粮食运距 493.9 吨公里。总行驶 513 公里，载粮食运距 1832.8 吨公里。四、结论通过 Matlab 编制的程序对粮食物流调度的散粮车辆进行优化，可以看出：蚁群算法 是成功的，在粮食物流的散粮车辆上的应用是可行的，并取得了比较理想的效果。这将为 粮食企业在散粮车辆路线安排，车辆调度都将起到好的优化效果，为粮食企业快速决策， 迅速对粮食做出反应提供了一定的参考价值。其他参考文献Baker, Sheridan. The Practical Stylist.
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