基于混合蟻群算法的船廢收運(yùn)路線優(yōu)化研究.pdf

1、近年來隨著船舶水運(yùn)事業(yè)快速發(fā)展在帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)，也帶來了嚴(yán)重的河流水域污染問題。本文針對船廢收集效率極低的現(xiàn)象，研究相關(guān)政策促使船廢全部上岸，采用環(huán)衛(wèi)車進(jìn)行陸運(yùn)收集至中轉(zhuǎn)站(車輛路徑問題)，最終采用水運(yùn)由中轉(zhuǎn)站運(yùn)往老港等垃圾處理點(diǎn)。根據(jù)這一模式制定合理的船廢收運(yùn)路線，通過研究算法優(yōu)化模型，降低船廢收運(yùn)路線成本，實(shí)現(xiàn)改善環(huán)境和降低經(jīng)濟(jì)成本的目的。
　　本文將解決車輛路徑問題( Vehicle Routing Problem

2、, VRP)的前沿元啟發(fā)算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行對比分析，最終選取在解決組合優(yōu)化問題上有顯著優(yōu)勢的蟻群算法，來優(yōu)化環(huán)衛(wèi)車輛收運(yùn)船廢垃圾的路線。
　　通過調(diào)查內(nèi)河船舶垃圾收運(yùn)現(xiàn)狀及參考國內(nèi)外大量文獻(xiàn)資料，并結(jié)合船廢垃圾特點(diǎn)，建立不同約束條件下的三個收運(yùn)模型：有
　　容量限制的車輛路徑問題，帶中轉(zhuǎn)的垃圾收集車輛路徑問題，帶時(shí)間窗的多車場多車型車輛路徑問題。采用混合蟻群算法進(jìn)行模型求解。具體工作如下：
　　首先，采集船廢收運(yùn)系統(tǒng)中垃

3、圾量與分布坐標(biāo)，收集設(shè)施和中轉(zhuǎn)設(shè)施等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。通過船訊網(wǎng)對內(nèi)河船廢分布信息進(jìn)行采集；根據(jù)13條免費(fèi)收集航線垃圾收運(yùn)信息，采用Excel進(jìn)行處理預(yù)測各分布點(diǎn)的垃圾量。
　　其次，對現(xiàn)有中轉(zhuǎn)站和環(huán)衛(wèi)車場車型等服務(wù)設(shè)施進(jìn)行調(diào)研，建立相應(yīng)的中轉(zhuǎn)站設(shè)施優(yōu)化模型，降低收運(yùn)成本。根據(jù)行政區(qū)域和水網(wǎng)密度情況，選取不同的運(yùn)輸模式，如陸上中轉(zhuǎn)運(yùn)輸模式、陸上直接運(yùn)輸模式或水陸集裝運(yùn)輸模式。
　　再次，對蟻群算法進(jìn)行改進(jìn)研究，將其應(yīng)用在以上三個模型

4、中，進(jìn)行收運(yùn)路線優(yōu)化。主要從以下四個方面進(jìn)行算法改進(jìn)：
　　(1)引入節(jié)約算子思想，平衡啟發(fā)算子，從全局考慮，避免局部最優(yōu)。
　　(2)添加負(fù)反饋機(jī)制的局部信息素更新，擴(kuò)大搜索范圍；并采用正反饋機(jī)制的全局信息素更新方式，引導(dǎo)搜索方向。
　　(3)為避免停滯，基于Ant-Q System和蟻群算法經(jīng)典收斂曲線，動態(tài)調(diào)整參數(shù)設(shè)置，在搜索過程中動態(tài)調(diào)整狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，達(dá)到確定性和隨機(jī)性選擇平衡，使得收斂方向正確的同時(shí)，加快收斂

5、速度。
　　(4)結(jié)合軌跡式啟發(fā)算法——變鄰域搜索算法( Variable Neighborhood Search, VNS)，來擴(kuò)大搜索范圍，提高解的穩(wěn)定性。
　　為驗(yàn)證每一種改進(jìn)算法的有效性，本文采用國際上公認(rèn)的VRP問題庫典型案例(solomon’s ins tanc es)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)和分析。改進(jìn)后的蟻群算法，在規(guī)模相對不大的CVRP問題中具有良好的優(yōu)化效果和較強(qiáng)的魯棒性。對大規(guī)模的問題，采用Kmeans算法先聚類，