王賽 王家祺 河北農(nóng)業(yè)大學(xué)
蟻群算法與最優(yōu)化問題的綜合分析
王賽 王家祺 河北農(nóng)業(yè)大學(xué)
蟻群算法在路徑優(yōu)化中有著極為重要的作用,可以對路徑的最優(yōu)化方案作出有效地分析。本文通過蟻群算法在最優(yōu)化問題中的應(yīng)用,以供應(yīng)鏈配送管理為例,對其展開探討。
蟻群算法 最優(yōu)化問題 綜合分析
蟻群算法(ant colony optimization,ACO),又稱螞蟻算法,是一種用來在圖中尋找優(yōu)化路徑的機(jī)率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士論文中提出,其靈感來源于螞蟻在尋找食物過程中發(fā)現(xiàn)路徑的行為。蟻群算法是一種模擬進(jìn)化算法,初步的研究表明該算法具有許多優(yōu)良的性質(zhì)。針對PID控制器參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)問題,將蟻群算法設(shè)計(jì)的結(jié)果與遺傳算法設(shè)計(jì)的結(jié)果進(jìn)行了比較,數(shù)值仿真結(jié)果表明,蟻群算法具有一種新的模擬進(jìn)化優(yōu)化方法的有效性和應(yīng)用價(jià)值。
2.1 平臺層
蟻群算法分布式存儲系統(tǒng)可以對大規(guī)模的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲,通過大型的存儲與管理技術(shù),實(shí)現(xiàn)對于數(shù)據(jù)的高效處理,這個(gè)數(shù)量級大部分時(shí)候在PB級以上,這樣才能讓科研活動(dòng)更加合理地進(jìn)行開展。
2.2 功能層
功能層采用擴(kuò)展算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,采用TB級的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型建立,實(shí)現(xiàn)云計(jì)算與分布調(diào)度處理,利用負(fù)載的均衡技術(shù),使得分布處理能力提升,從而實(shí)現(xiàn)高效數(shù)據(jù)處理。
2.3 服務(wù)層
采用基于WEB與Open API的蟻群算法挖掘處理技術(shù),從蟻群算法的環(huán)境分析入手,加強(qiáng)端口的管理與流程的優(yōu)化,從而實(shí)現(xiàn)端口的智能配置與數(shù)據(jù)交換,讓蟻群算法的共享變得科學(xué)合理簡潔。服務(wù)層屬于高級別管理層次,因此應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)對輸入輸出的合理控制,使其可以實(shí)現(xiàn)蟻群算法的高效交換。
3.1 配送信息系統(tǒng)功能不完善
企業(yè)信息化建設(shè)能夠提升物流服務(wù)水平,同時(shí)也可以增強(qiáng)企業(yè)活力,企業(yè)服務(wù)質(zhì)量在一定程度上可以得到提高,服務(wù)準(zhǔn)確性也可以加以提高,但信息系統(tǒng)需要加以完善,物流信息系統(tǒng)現(xiàn)代化水平與技術(shù)水平要不斷提高,對于物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要作用。依據(jù)中國倉儲協(xié)會(huì)物流市場調(diào)查報(bào)告,我國物流企業(yè)信息系統(tǒng)要實(shí)現(xiàn)物流管理的優(yōu)化。我國一體化物流管理企業(yè)占據(jù)大部分比例,供應(yīng)鏈管理企業(yè)比例相對較少,導(dǎo)致配送信息管理系統(tǒng)仍然存在一些不足的地方,比如很多流程缺乏對事后的跟蹤機(jī)制。計(jì)算機(jī)技術(shù)的使用也有利于處理物流配送系列問題,對于選址問題以及線路選擇發(fā)揮很大作用。
3.2 對配送信息的分析挖掘不夠
大部分企業(yè)采取的是傳統(tǒng)配送模式,對貨物進(jìn)行分揀,在送貨、配貨的分揀過程中僅僅是對貨物本身進(jìn)行區(qū)分,區(qū)分物流主要進(jìn)行物流信息收集以及分析,這種措施將會(huì)造成地點(diǎn)的重復(fù)。例如:企業(yè)在不同的配送點(diǎn)都有貨物需要運(yùn)送到A地點(diǎn),因?yàn)闆]有對配送信息流進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析,不能進(jìn)行統(tǒng)一的分配、調(diào)度,就很有可能每個(gè)配送點(diǎn)都安排車輛、人員將貨物配送到A地點(diǎn),浪費(fèi)資源,也無法實(shí)現(xiàn)高效配送。
4.1 完善企業(yè)配送信息管理的功能
城市供應(yīng)鏈的生命在于對道路交通信息的掌握度與熟悉度。供應(yīng)鏈公司,尤其是專注于城市供應(yīng)鏈配送的企業(yè)供應(yīng)鏈公司,與道路交通部門形成良好的互動(dòng)關(guān)系,建立優(yōu)良的信息合作機(jī)制就顯得尤為重要了。企業(yè)供應(yīng)鏈配送管理體系必須實(shí)現(xiàn)與道路交通部門信息系統(tǒng)的實(shí)時(shí)對接,獲取第一手的道路交通信息,采用蟻群算法進(jìn)行計(jì)算與優(yōu)化。交通信息對供應(yīng)鏈極為重要。例如由于不清楚道路交通狀況,企業(yè)供應(yīng)鏈往往使派出去的運(yùn)輸卡車陷入交通堵塞之中,原定50公里的運(yùn)輸距離只行駛到一半就停滯不前。為了防止這種現(xiàn)象的出現(xiàn),就必須與道路交通部門溝通及時(shí)得到道路交通信息,確??ㄜ嚹軌虬凑疹A(yù)定時(shí)間到達(dá)。
4.2 運(yùn)用蟻群優(yōu)化方案加強(qiáng)供應(yīng)鏈配送路徑的管理
隨著企業(yè)配送業(yè)務(wù)的發(fā)展壯大,服務(wù)的客戶越來越多,配送的商品也越來越多。綜合公司的配送信息管理數(shù)據(jù),對公司配送能力的評估,為公司未來配送業(yè)務(wù)在市場方面的決策提供輔助支持。根據(jù)歷史配送信息,采用蟻群算法,統(tǒng)計(jì)得出公司在不同類型配送業(yè)務(wù)上為公司盈利帶來的貢獻(xiàn),將資源優(yōu)先分配給更有競爭力的業(yè)務(wù)部門,優(yōu)化公司資源的配置,使得有限的資源得到合理利用,完成企業(yè)的更進(jìn)一步發(fā)展壯大。
蟻群算法之所以能引起相關(guān)領(lǐng)域研究者的注意,是因?yàn)檫@種求解模式能將問題求解的快速性、全局優(yōu)化特征以及有限時(shí)間內(nèi)答案的合理性結(jié)合起來。其中,尋優(yōu)的快速性是通過正反饋式的信息傳遞和積累來保證的。蟻群優(yōu)化算法最初用于解決TSP問題,比如圖著色問題、車輛調(diào)度問題等。蟻群算法在若干領(lǐng)域已獲得成功的應(yīng)用,其中最成功的是在組合優(yōu)化問題中的應(yīng)用,通過對于供應(yīng)鏈路徑的優(yōu)化,將讓其有更好的發(fā)展。
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