改进教与学算法在物流配送路径优化问题的研究 (1).pdf
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1、物流科技 2023 年第 22 期 11 月下Logistics Sci-Tech November,2023(the second half)物流科技 2023 年第 22 期 11 月下 29 理论研究文章编号:1002-3100(2023)22-0029-04收稿日期:2023-08-29作者简介:张 钦(1993),男,河南郑州人,硕士,研究方向:基础数学;任文涛(1985),男,河南商丘人,硕士,研究方向:应用数学。引文格式:张钦,任文涛改进教与学算法在物流配送路径优化问题的研究 J物流科技,2023,46(22):29-32.Research on Improving Teachi
2、ng and Learning Algorithms for Optimizing Logistics Delivery Paths张 钦1,任文涛2 ZHANG Qin1,REN Wentao2(1.郑州升达经贸管理学院 基础部,河南 郑州 451191;2.郑州西亚斯学院,河南 郑州 451150)(1.Basic Department,Zhengzhou Shengda University,Zhengzhou 451191,China;2.Sias University,Zhengzhou 451150,China)摘 要:随着全球化和电子商务的快速发展,物流配送路径优化已成为物流行业
3、的核心议题。有效的配送路径不仅可以提高配送效率,还可以降低成本和提高客户满意度。近年来,教与学算法作为一种新型优化方法,已在多个领域显示出了其优越性。然而,在物流配送路径优化领域,该算法仍存在一些局限性和挑战。因此,文章就改进教与学算法对物流配送路径优化的问题展开了研究,以期为物流行业提供更高效、准确的路径优化策略。关键词:教与学算法;物流配送;路径优化中图分类号:F259.27 文献标志码:A DOI:10.13714/ki.1002-3100.2023.22.007Abstract:With the rapid development of globalization and e-comm
4、erce,optimizing logistics delivery routes has become a core issue in the logistics industry.Effective delivery paths can not only improve delivery efficiency,but also reduce costs and improve customer satisfaction.In recent years,teaching and learning algorithms have shown their superiority as a new
5、 optimization method in multiple fields.However,this algorithm still has some limitations and challenges in addressing the demand for optimizing logistics delivery paths.Therefore,this paper conducts research on improving teaching and learning algorithms for optimizing logistics distribution paths,i
6、n order to provide more efficient and accurate path optimization strategies for the logistics industry.Key words:teaching and learning algorithm;logistics distribution;path optimization0引言随着全球化的加速和电子商务的普及,物流行业已逐渐成为现代经济的核心环节。尤其在今天的消费市场中,客户对配送速度和准确性的要求越来越高,这使物流配送路径的优化成为决定企业竞争力的关键因素。一个高效、经济的配送路径不仅可以显著降
7、低企业的运营成本,还能提高服务质量,满足客户的即时需求,从而增强整体的客户满意度。因此,如何优化物流配送路径,确保货物能在时间最短、成本最低的情况下准确无误地送达客户,已成为学术界和业界共同关注的焦点。在过去的几十年中,物流配送路径优化问题已吸引了大量研究者进行深入探讨。如杜静1(2022)指出,物流配送路线规划的现实费用相对较高,因此提出了一种新的基于改良蚂蚁的路线规划方法。蔡婉贞2(2021)在确定最优目标的基础上,结合大数据,建立了最优分配路线的算法。王洋3(2021)进一步在此方法上构建了基于粒子实数码的模型,并以货运费用和按时抵达为约束条件,对其进行求解,得到了最优路线。张滨丽等4(
8、2020)在现有研究的基础上,针对蚂蚁优化策略在寻找最优运输路线和时间效率方面的不足,提出了一种新的蚂蚁优化策略,进一步完善了最优运输路线的规划方法。张果果5(2016)以“适用性”“可比性”“代表性”和“可测性”的选择准则,建立了“六个评价指数”,并以此为基础,对北京市等五个典型城市进行了深入的案例研究。传统的优化方法,如遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法,已被广泛应用于实际问题中,并在多个研究中得到了验证。然而,随着物流配送环境的日益复杂和不确定性的增加,这些传统方法在处理大规模、多约束的优化问题时,往往面临着计算复杂度高、收敛速度慢等问题。近年来,新兴的教与学算法因其独特的优化机制和出色的
9、全局搜索能力,逐渐受到了研究者和实改进教与学算法在物流配送路径优化问题的研究改进教与学算法在物流配送路径优化问题的研究30 物流科技 2023 年第 22 期 11 月下践者的关注。该算法模拟了教学过程中的互动机制,通过不断地迭代和学习,来寻找最优或近似最优解。尽管教与学算法在其他领域已显示出了其潜在优势,但其在物流配送路径优化问题上的应用研究仍相对有限,尤其是在面对实际的复杂场景时。因此,如何改进和应用教与学算法,使其更好地适应优化物流配送路径的需求,是本文的主要研究动机。1改进教与学算法概念1.1 算法的基本框架教与学算法(Teaching-Learning-Based Optimizat
10、ion,TLBO)是一种基于教学过程的启发式优化算法,它模拟了教室中教与学的过程。该算法的基本思想是:在教室中,学生通过两种方式学习,一是通过教师的指导,二是通过与其他学生互动。这两种学习方式在算法中被模拟为两个主要阶段:教师阶段和学生阶段。在教师阶段,算法模拟了一个教师教授学生的过程。教师被视为当前的最佳解,而学生则是其他潜在解。教师会尝试“教授”学生,使他们的解向最佳解靠近。这一过程可通过一定的数学模型来实现,其中涉及的参数如教师因子和教学因子都会影响学生解的更新。在学生阶段,学生之间会相互学习。这意味着每个学生会与其他随机选择的学生进行比较,并尝试从更好的学生那里学习。如果一个学生的解比
11、另一个学生好,那么后者就会尝试更新自己的解,使其向前者的解靠近。这一过程同样基于一定的数学模型,以确保解的持续优化。1.2 主要的改进策略和方法尽管教与学算法已在多个领域显示出了其优越性,但在处理某些特定问题,特别是物流配送路径的优化时,仍存在一些局限性。为了克服这些局限性并提高算法的性能,研究者提出了多种改进策略。首先,为了增强算法的全局搜索能力并避免其过早收敛,可以引入随机性元素。这可以通过在教师阶段和学生阶段的解更新过程中,引入随机扰动因子来实现。这种随机扰动不仅可以帮助算法跳出局部最优的局限,还可以增加算法的多样性,从而提高搜索的广度。此外,结合其他启发式算法,如蚁群算法或粒子群优化,
12、也是一种有效策略。这种混合方法结合了两种或多种算法的优点,旨在实现更快更稳定的收敛。其次,对于物流配送路径优化类问题,考虑实际约束条件至关重要。因此,改进的教与学算法可以引入一种约束处理机制,确保生成的解始终能满足实际需求。这可以通过罚函数法或修复策略来实现。这些方法能在算法迭代的过程中,有效处理不可行解,确保最终得到的解既能优化目标函数,又能满足所有约束条件。1.3 算法的复杂性和性能分析对于任何优化算法,计算的复杂性及其性能都是评价其有效性的关键指标。教与学算法,由于其独特的结构和操作,具有特定的复杂性和性能特点。如表1为教与学算法的复杂性和性能分析。表 1教与学算法的复杂性和性能分析指标
13、/阶段教师阶段学生阶段总体时间复杂性O(n)O(n2)O(n2)空间复杂性O(n)O(n)O(n)收敛速度中等快快全局搜索能力中等高高局部搜索能力高中等高对初始解的依赖性低低低注:n代表问题的规模或解的数量。从上表可以看出,教与学算法时间的复杂性主要受学生阶段的影响,因为在这一阶段,每个学生都需与其他学生进行比较。而空间复杂性则与问题的规模线性相关。在性能方面,算法在全局搜索和局部搜索间实现了良好的平衡,且对初始解的依赖性较低,这意味着算法具有很好的鲁棒性。2实验设计与方法2.1 实验数据和基准为了验证改进的教与学算法在物流配送路径优化问题上的性能,本研究选取了多组实际物流数据进行实验。这些数
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