基于改進蟻群算法的現代物流運輸最優路徑規劃方法

曾莎莉

（中國石油集團川慶鉆探工程有限公司重慶運輸總公司，重慶 400021）

0 引言

現代物流運輸最關鍵的問題就是從始發地到終點之間路徑的選擇，運輸油耗是現代物流運輸的主要成本。在規定的時間內選擇路程最短、路況最好的道路作為現代物流運輸最優路徑，以此將現代物流運輸成本降到最低，這樣既能滿足客戶在運輸時間方面的需求，還能使物流企業利益最大化。近年來，現代物流運輸行業作為“第三利益源泉”，對經濟發展的帶動作用逐漸凸顯，物流行業在市場經濟中的地位也有了明顯提高，如何選出最優的物流運輸路徑成為現代物流行業所面臨的重要難題。在最快時間選出現代物流運輸最優路徑，對降低現代物流運輸成本、節省現代物流運輸時間、提高現代物流運輸服務質量具有重要作用。現代物流企業目前所采用的最優路徑規劃方法在實際應用中物流運輸時間比較長，尤其是對于井場貨物運輸，運輸路程比較長，經過的運輸點比較多，現有的路徑規劃方法所規劃的路徑耗時較長，無法滿足井場貨物運輸時間需求。為此，本文提出基于改進蟻群算法的現代物流運輸最優路徑規劃方法。

1 基于改進蟻群算法的現代物流運輸最優路徑規劃方法設計

1.1 確定現代物流運輸路徑沖突分流點

井場貨物運輸過程中從起發地點到目的地點中間存在多個運輸節點，現代物流運輸最優路徑規劃問題就是對物流節點合理選擇的問題，物流節點的物理屬性需要符合實際情況，也就是井場貨物運輸路徑中所有的路徑節點不能出現沖突。以有向圖規劃理論作為理論基礎，對井場貨物運輸路徑中的物理沖突分流點進行確定。按照物流運輸路徑交叉口到井場貨物運輸起點的距離將物流運輸節點進行標記，并建立井場貨物運輸有向圖，在建立的有向圖中選取井場物流運輸起點到終點的中間節點作為核心節點，用節點

G

表示，其代表井場貨物運輸最優路徑的中央位置。然后，在節點與節點之間設置物流方向，以此突出井場貨物運輸路徑的單向性特征。將每個道路節點的真實屬性在有向圖中標記，包括道路交叉口坐標、交通方向等。最后，在有向圖中井場貨物運輸路徑長度需要與各個起始節點距離長度呈對應關系。在建立的井場貨物運輸的有向圖中確定井場貨物運輸路徑的沖突點，并將各個沖突點用節點

H

表示，在規劃井場貨物運輸最優路徑時不考慮沖突點作為最優路徑節點，以此確保規劃的井場貨物運輸最優路徑中點位均衡，并且沒有路徑節點沖突。

1.2 現代物流運輸最優路徑問題描述

井場貨物運輸路徑規劃不僅要考慮到路徑交叉路口物理屬性，還要考慮到井場貨物運輸道路長度、運輸時間、運輸路徑路況等運輸邏輯屬性。兩個相鄰的路徑節點連接形成有向圖節點路線，將相鄰路徑節點的距離、道路交通情況、道路運輸時間等節點屬性值進行標準化，以此確定井場貨物運輸路線權值，按照權值大小將相鄰節點連接路線進行排序，以此將上文建立的井場貨物運輸有向圖轉化為帶權有向圖，其用公式（1）表示：

式（1）中，

A

表示井場貨物運輸路徑帶權有向圖，

W

表示井場貨物運輸路徑中所包含的路徑節點集合，[

B

]表示井場貨物運輸路徑中所包含的連接兩個路徑節點的邊的集合。假設井場貨物運輸路徑中所包含的路徑節點集合中的起始節點為

q

，井場貨物運輸路徑中所包含的路徑節點集合中的終點節點為

p

，則現代物流運輸最優路徑規劃問題可以描述為在貨物運輸路徑帶權有向圖

A

中，選擇出從起始節點

q

到終點節點

p

的一條權值最小的路徑，且該路徑中不包含沖突點

H

。

1.3 基于改進蟻群算法的現代物流運輸最優路徑規劃

井場貨物運輸最優路徑規劃的問題與蟻群覓食行為相似，因此現代物流運輸最優路徑規劃中常采用蟻群算法，通過蟻群之間信息傳遞來規劃現代物流運輸最優路徑。但是，蟻群算法所規劃的路徑在實際應用中常出現道路不通暢的情況，此次對蟻群算法進行改進，利用改進蟻群算法規劃現代物流運輸最優路徑。

將井場貨物運輸起點

q

作為蟻群尋找食物起點，即螞蟻巢穴，將井場貨物運輸終點

p

作為螞蟻所尋找食物地點，蟻群在尋找事物過程中根據自身條件和外部條件的變化隨時更換路線，假設螞蟻共有

n

只，每只螞蟻尋找食物的路徑用公式（2）表示：

式（2）中，

h

表示螞蟻尋找食物路徑，

n

表示螞蟻的數量，

s

表示螞蟻從螞蟻巢穴到節點

i

之間的距離，

s

表示螞蟻從節點

i

到食物之間的距離。利用公式（2）表示螞蟻尋找食物的路徑。將運輸時間、運輸成本及路暢程度作為約束條件，從眾多螞蟻覓食路徑中選取運輸時間最短、成本最低、路暢最好的路徑作為最優路徑，其中運輸時間約束條件用公式（3）表示：

式（3）中，

t

(

j

)表示螞蟻覓食時間因子，

t

表示螞蟻覓食路徑所需時間，

t

表示螞蟻覓食過程中允許的最長時間上限。該約束條件中，螞蟻覓食路徑所需時間

t

不能超過螞蟻覓食過程中允許的最長時間上限

t

。運輸成本約束條件用公式（4）表示：

式（4）中，

l

(

j

)表示螞蟻覓食所消耗體力因子，即經常貨物運輸成本因子；

f

表示螞蟻覓食路徑所需要消耗的體能，即井場貨物運輸所需要的運輸成本；

f

表示螞蟻覓食過程中允許的最大消耗體能，即井場貨物運輸最大預估運輸成本。該約束條件中，螞蟻覓食路徑所需要消耗的體能不能超過螞蟻覓食過程中允許的最大消耗體能。路暢約束條件用公式（5）表示：

式（5）中，

r

(

j

)表示螞蟻覓食路徑路暢因子；

r

表示螞蟻覓食路徑實際路暢程度，即井場貨物運輸實際路暢程度；

r

表示螞蟻覓食過程中路暢最低容忍度，即井場貨物運輸所能允許的最差路暢程度。按照以上3 個約束條件對每個螞蟻覓食路徑進行約束，選擇出符合上述3 個約束條件的路徑，在符合條件的路徑中對每個路徑的時間、成本、路暢3 個指標權重進行確定，然后按照權重從大到小的順序對路徑進行排序，以權重最大的路徑作為螞蟻覓食最優路徑，以此結束改進蟻群算法運算。將計算到的路徑在上文建立的井場貨物運輸有向圖中進行標識，作為井場貨物運輸最優路徑，以此完成基于改進蟻群算法的現代物流運輸最優路徑規劃。

2 實驗論證分析

實驗以某井場貨物作為實驗對象，將井場貨物從井場分別運輸到A、B、C、D、E、F、G、H 8 個地點，利用此次設計方法與傳統方法對該井場貨物運輸最優路徑進行規劃。建立了8 個井場貨物運輸有向圖，節點數量分別為11 個、14 個、16 個、15 個、18 個、19個、18 個、21 個，沖突節點數量分別為3 個、2 個、6個、4 個、3 個、1 個、2 個、4 個，利用公式（2）對每個井場貨物運輸路徑進行確定，再利用約束條件對路徑進行約束，根據實際情況確定每個路徑的權值，最終選擇了最優路徑，具體情況如表1 所示。

表1 井場貨物運輸最優路徑

按照規劃的物流運輸路徑對井場貨物進行運輸，對兩種方法規劃路徑的實際運輸時間進行記錄，將其作為實驗數據，對兩種方法的可靠性和有效性進行評價，實驗結果如表2 所示。

表2 兩種方法應用下物流運輸時間對比

從表2 的數據中可以看出，車輛按照此次設計方法規劃的物流運輸路徑所花費的運輸時間比較短，可以在規定時間內將貨物運輸到指定地點，最快的貨物運輸時間提前了43 min；車輛按照傳統方法規劃的物流運輸路徑所花費的運輸時間遠遠長于設計方法，并且沒有在規定時間內將貨物運輸到指定地點，超時的最長時間為117 min。這是因為本文提出的基于改進蟻群算法的現代物流運輸最優路徑規劃方法在考慮到路徑問題的同時還考慮了物流運輸路況問題，因此實驗證明了此次設計方法能夠準確規劃出現代物流運輸最優路徑，相較于傳統方法，基于改進蟻群算法的現代物流運輸最優路徑規劃方法的可靠性和有效性更好。

3 結語

此次利用改進蟻群算法設計了一種新的現代物流運輸最優路徑規劃方法，對井場運輸時間、成本及路況進行約束，尋找出路徑最短、路況最好、成本最低的路徑作為物流運輸最優路徑，有助于降低現代物流運輸成本，縮短井場貨物運輸時間，實現在規定時間內將貨物運輸到規定地點。由于個人水平有限，本文提出的規劃方法尚未在現代物流運輸路徑規劃中進行大量實踐應用，對于改進的蟻群算法可能存在不足之處，今后仍會在該方面進行深入研究，為現代物流運輸行業發展提供可靠的理論支撐。