基于粒子群算法的物流路径优化方法研究

针对物流领域降低配送成本、提升配送效率的需求,文中对物流路径的优化方法进行了研究。通过数学建模的方式,将物流路径优化问题转化为数学研究领域经典的旅行商问题(TSP),然后使用粒子群优化算法(PSO)进行问题的求解。为了保证该场景下粒子群算法的可用性,文中在TSP问题中引入了交换算子和交换序的概念。同时,还对传统的PSO算法进行改进,引入遗传算法中的交叉操作与启发因子,避免PSO算法在迭代过程中陷入局部最优的现象,降低了算法迭代的次数。在Oliver30数据集上的测试结果表明,改进后的PSO算法的平均路径长度为423.9 km,比PSO算法更接近实际最优值。