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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码实现
💥1 概述
作为现代智能化物流系统中非常重要的环节之一,物流配送应当根据用户方订货需求,在配送中心完成分货、配货工作并通过各种运输途径将货物送交至收货方.如果将物流体系中的配送业务视作一个存在供求双方关系的系统,则有关配送中心的车辆调度问题就可以表述为:在拥有若干配送中心、配送车辆以及客户的前提下,对车辆行驶路线以及从出行时间进行合理调度与安排,以确保在车辆最大行驶距离以及最大载重条件的运输下能够完成货物在配送中心与客户间的调度运输,达到目标函数的最优解.因此,多配送中心车辆调度优化问题可以按照如图1所示方式进行描述.
车辆调度问题可以描述为：在一个存在供求关系的系统中，有若干台车辆、若干个配送中心和客户，要求合理的安排车辆的行驶路线和时间，在给定的约束条件（载重、容积等）下，把客户需求的货物从配送中心送到客户手中，并使得目标函数最优。
车辆的调度问题可以用如下的网络模型来表示：设G=(V,E,A)是一个连通的网络，V是顶点集(比如客户、配送中心等)，E是无向的边集，A是有向的弧集。E的边和A的弧均被赋值(表示路程、时间费用等)，、
、
分别是V、A、E的子集。在满足约束条件(客户的需求、车辆的载重、车辆的容积等)下，使得目标函数最优，目标函数可以取配送的费用最低、配送时间最短、车辆的总行程最短、配送的车辆最少等。
根据配送中心的多少，车辆调度问题可以分为单配送中心的车辆调度问题和多配送中心的车辆调度问题。本文将要研究的是一个多配送中心的车辆调度问题。
📚2 运行结果
利用GPS实时更新道路状况从而改变车辆运输路径，降低了运输成本，且能够实现准时地将货物运送到目的地。利用传统的蚁群算法对配送车辆以及配送路径作出最优化选择并建立模型，同时基于二维与三维仿真出行驶路径，可以计算出车辆运输成本。
🎉3 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]曾胜,戴贤君,胡徐胜,滕官宏伟.基于蚁群算法对调度车辆进行路径最优化设计[J].自动化与仪表,2022,37(04):89-93+98.DOI:10.19557/j.cnki.1001-9944.2022.04.019.
[2]殷玲玲,苏剑锋.基于蚁群算法的多配送中心车辆调度问题的探讨[J].九江学院学报(自然科学版),2020,35(03):40-42.DOI:10.19717/j.cnki.jjun.2020.03.011.
