【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：蚁群算法解车辆调度问题_多环运输在物流配送中的解决_VRP_matlab源码 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

基于蚁群算法的紧急物流配送路径优化设计 基于蚁群算法的紧急物流配送路径优化设计

本产品为Spring物流配送系统部分功能模块的集合，实现系统中后台管理，网上下单，物流配送，统计分析和结算四个部分模块的功能。 后台管理模块用来管理公司在配送过程中涉及的基本信息包括配送点、配送价格、会员、车辆、订单的管理；网上下单模块用来对订单进行一系列操作，其中包括订单的输入、办理以及查询；物流配送模块用来管理物流配送过程中的操作，其中包括货物运输、货物交接、车辆状态追踪、本地货物配送、订单状态查询；统计分析和结算模块用来进行配送的财务结算，配送点的财务结算以及总的财务结算。

本文根据配送中心物流业务信息化的需求，构建了一种基于RFID配送中心物流管理的体系结构，详细阐明了其结构和功能技术，为RFID配送服务的研究与应用做出了初步的探索。但如何能使模式推广使用，从根本上解决配送中心物流管理的共性问题，仍然需要全社会共同研究和探讨，另外，我国RFID系统在物流行业各领域的应用还有待进一步的完善。

基于android框架的客户端和基于servlet为服务端的物流配送系统地开发为主题的毕业设计，我开始对android的技术整合有新的认识，也熟悉对后端跟安卓端交互的过程与数据的对接。在做后端管理系统的时候。我又有学习到了一些web前端的技术并且利用到项目中。比如Ajax,Jquery，JavaScript等等。同时，我从数据库设计中学习到了数据库设计的思想，如何去结合业务设计好关系数据表。系统实现的过程中遇到过我一开始没有想过的问题。我深深领悟到，如果你要设计好一个app或者一个物流配送系统，首先自己要去先熟悉整个业务流程，业务流程没有熟悉的话，可能后续做的工作就会白费了。设计开发一个系统确实不容易，它涉及到多方面的知识。既要有技术方面的知识，又要有逻辑结构以及美工等方面的知识

2．6．3爬山算法的寻优过程 爬山算法的寻优过程是指在算法迭代过程中，其解的质量随搜索次数的增 加而不断提高的过程。在爬山算法中，每次迭代只执行一次邻域操作，即搜索 次数与迭代步数相等。通过爬山算法的寻优过程，可以看出算法的寻优结果与 搜索次数的关系。 由于爬山算法计算的随机性，每次计算的寻优过程也各不相同。例如，2．5 中用爬山算法对实例2．1的第3次求解的寻优过程如图2．3所示；对实例2．2的 第lO次求解的寻优过程如图2．4所示。 幽2．3用爬山算法求解实例2．1时的寻优过程图 图2．4用爬山算法求解实例2．2时的寻优过程图 由图2．3和图2．4可以看出：爬山算法具有很快的收敛速度，该算法可在较 少的搜索次数内得到问题的最优解或可行解。该算法在搜索的初期，解的质量 提高很快，而随着迭代次数的增加，解的质量的改进速度逐渐放缓，当迭代到 一定的步数后，解的质量不再提高，说明算法已经收敛到一个局部最优解。

电子商务的兴起促进了现代物流业的发展，但物流公司在货物送达末梢客户的“最后一公里”路径规划上，多取决于具体配送人员的工作经验，整体效率偏低。为提高配送效率，对车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)，以及由此延伸出的有载重限制的车辆路径问题(VRP with Capacitated, CVRP)的研究因而产生。为提升现有的蜂群算法在CVRP问题的求解效能，文章对蜂群算法进行了改进，在CVRP问题中加入分群机制来限缩蜂群探索区域，并搭配使用限制次数以增强对局部区域搜寻能力。模拟结果显示，在复杂度高的问题求解上，所提出的加强型蜂群算法比典型的蜂群算法能更有效地找到近似最佳解。

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