题目：基于人工蜂群的物流运输车辆路径优化算法研究

在全球经济不断发展生活节奏日渐加快的今天，交通运输行业的重要性不言而喻。如何合理的确定交通运输工具的路线及其时刻表，在最低成本下完成货物和人员的运输，这是日常运输活动中经常要面对的一个问题。而在电子商务出现以后，越来越多的学者开始对作为第三利润源泉的物流进行研究。配送作为电子商务中直接与客户接触的最后一道环节，其效率直接影响企业的利润和客户的印象。合理的规划运输路径，对降低企业运营成本，提高服务质量，进而在激烈的竞争中生存下来有着重要的意义。通过对实际中这些配送问题归纳总结可以得出许多不同种类的车辆调度问题。

本文首先对物流的概念和相关分类进行简介，在介绍了目前我国物流行业的现状后给出的一些建议；接着按照不同约束条件和优化目标将车辆调度问题分成不同类别而且归纳前人解决该问题的各种方法。而人工蜂群算法是近期出现的比较新颖的启发式算法，与其他算法相比在解决多维数值型问题时具有一定的效率优势，但在离散型问题特别是车辆调度问题上的研究较少。本文遵循从易到难的研究顺序，最终得到的主要研究成果如下：

（1）具有模拟退火思想的混合人工蜂群算法求解旅行商问题

该算法给出了食物源位置的离散编码方法，将遗传算法的交叉和变异的思想引入到雇佣蜂和跟随蜂的邻域搜索中，将模拟退火算法应用到候选食物源的生成上，在保证种群进化的同时兼顾种群的多样性。对典型的旅行商问题的 数据集上进行验证，算法运行结果表明该算法简单易实现、防止出现早熟现象，具有更好的求解效果。

（2）求解带时间窗车辆调度问题的两阶段算法（人工蜂群算法和禁忌算法）

该算法的第一步利用改进的人工蜂群算法求出一个解的质量相对不错的可行解，第二步采用禁忌搜索算法在第一步可行解的基础上来搜索质量更好的解。在 标准库上对该算法进行验证，结果证明本文提出的两阶段算法是解决带时间窗车辆调度问题的一种不错的求解途径。