g object to join the Tabu list, and modify the taboo of each object in the table term; Repeat this iterative search process, until meet the stopping criteria. Р译文蚁群算法与物流车辆路径优化研究РRizzoli EР摘要物流正逐步被企业视作在市场中获取和保持竞争力优势的有力管理手段,引起了国内外学者和企业界的极大重视。目前被普遍接受的“物流”定义是美国仓储与采购协会提出的:“所谓物流是以满足客户需求为目的,为提高原料、在制品、以及相关生产,从供应到消费的流动和存储的效率和效益,并对其进行的计划、执行(实现)和控制的过程”。现代物流(Logistics),是指为了实现顾客满意,连接供给主体和需求主体,克服空间和时间阻碍的有效、快速的商品、服务流动经济活动过程,是指以现代信息技术为基础,整合运输、包装、装卸、搬运、仓储、流通加工、配送、回收加工及物流信息处理等各种功能而形成的综合性物流活动模式。配送车辆路径优化,是物流系统优化中关键的一环。对配送车辆路线进行优化,可以提高经济效益、实现物流科学化。对配送车辆线路优化的理论与方法进行系统研究是物流集约化发展、构建综合物流系统、建立现代调度指挥系统、发展智能交通运输系统和开展电子商务的基础。关键词:车辆路径优化,蚁群算法,CVRP,VRPTW 1 引言一个国家的物流业发展水平,反映了这个国家综合国立和企业竞争能力。在现代社会中,物流与商流、信息流并称为经济的三大支柱,系统化、合理化的物流管理将创造巨大的经济利润。物流领域已成为继降低资源(人工和材料)消耗,提高劳动生产率及通过扩大市场销售获取更多利润之后的“第三利润源泉”。大量数据表明,经济发达国家或地区的物流产值在国民经济中
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