1、“.....并能在定的约束下，达到诸如路程最短成本最小耗费时间最少等目的。车辆路线问题自年提出以来，直是网络优化问题中最基本的问题之，由于其应用的广泛性和经济上的重大价值，直受到国内外学者的广泛关注。车辆路线问题可以描述如下如图示意图设有场站，共有辆货车，车辆容量为，有位顾客，每位顾客有其需求量。车辆从场站出发对客户进行配送服务最后返回场站，要求所有顾客都被配送，每位顾客次配送完成，且不能违反车辆容量的限制，目的是所有车辆路线的总距离最小。车辆路线的实际问题包括配送中心配送公共场站本科毕业生设计论文汽车路线制定信件和报纸投递航空和铁路时间表安排工业废品收集等。车辆路径问题分类根据研究的重点不同，存在多种分类方式按直信息的特征，可分为确定性和不确定性，其中不确定性可进步分为随机车辆路径问题和模糊车辆路径按约束条件，可以分为带有容量限制的车辆路径问题，带有时间距离约束的车辆路径问题以及带有时间窗的车辆路径问题按需求是否可以分割，可以分为可分割的车辆路径问题和不可分割的车辆路径问题按每个顾客需求量是否超过车的容量来分......”。

2、“.....即般车辆路径问题，以及多车场车辆路径问题，其中难看出，旅行商问题,是的特例，由于已证明问题是难题，因此，也属于难题。直观的说，问题就是指位商人从自己的家出发，希望能找到条最短路径，途径给定的城市集合中的所有城市，最好返回家。并且，每个城市都被访问次且仅次。轮盘赌选择优化前后数据对比轮盘赌选择优化前的迭代结果优化前总信息数城市数量蚂蚁数量迭代次数迭代结果轮盘赌选择优化后的迭代结果优化后总信息数城市数量蚂蚁数量迭代次数迭代结果本科毕业生设计论文轮盘赌选择优化前后结果对比表最优解平均值优化前优化后算法改进前后数据对比算法改进前的迭代结果优化前总信息数城市数量蚂蚁数量迭代次数迭代结果算法改进后的迭代结果优化后总信息数城市数量蚂蚁数量迭代次数迭代结果本科毕业生设计论文算法改进前后对比表最优解平均值优化前优化后通过迭代结果数据的比较，不难发现，被优化的蚁群算法在相同的参数下，经过同样多的迭代次数之后，输出的最优路径的可能性更大。同时，证明了，轮盘选择和最大最小优化是可行的。本科毕业生设计论文第章总结与展望本文主要对蚁群算法的基础性理论优化策略......”。

3、“.....基础理论部分的主要内容基本上是对前人的研究成果进行具体阐述，蚁群算法的优化和蚁群算法在问题的应用是本文讲解的重点。在整个设计中，学到了很多，从对蚁群算法不了解到现在能写出简单的蚁群算法，同时，也让我对算法产生了更深的认识。以前，直害怕算法，更害怕接触新的算法，但幸好有负责本次设计的导师宗欣露老师的帮助，当然，也少不了同学的帮助，正因为有他们的帮助，此次毕业设计才得以顺利完成。在此，表示我对他们的万分感激,路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。希望在未来的学习工作中，以更丰厚的成果来答谢曾经法的信息素传递参数，让整个算法更快速的找到最优解。最大最小优化主要作了如下改进每次迭代结束后，只有最优解所属路径上的信息被更新，从而更好地利用了历史信息为了避免算法过早收敛于并非全局最优的解，将各条路径可能的外激素浓度限制于超出这个范围的值被强制设为或者是，可以有效的避免条路径上的信息量远大于其余路径，使得所有蚂蚁都集中到同条路径上，从而使算法不再扩散初始时刻，各条路径上外激素的其实浓度设为，在算法的初始时刻信息素政法系数取较小值时，算法有更好的发现较好解的能本科毕业生设计论文力......”。

4、“.....按下式对路径上的信息作全局更新允许更新的路径可以全局最优解，或本次迭代的最优解。实践证明，逐渐增加全局最优解的使用频率，会使该算法获得较好的性能。轮盘赌选择轮盘赌选择基本思想个体被选中的概率与其适应度函数值成正比。设群体大小为，个体的适应度为，则个体被选中遗传到下代群体的概率为轮盘赌选择工作过程设想群体全部个体的适当性分数由张饼图来代表见图。本科毕业生设计论文群体中每染色体指定饼图中个小块。块的大小与染色体的适应性分数成比例，适应性分数愈高，它在饼图中对应的小块所占面积也愈大。为了选取个染色体，要做的就是旋转这个轮子，直到轮盘停止时，看指针停止在哪块上，就选中与它对应的那个染色体。举例轮盘赌选择法的选择概率计算表个体适应度选择概率累计概率若产生随机数为，则号个体被选中。实现代码轮盘选择，选择第个大于随机数的点总的信息素值大于本科毕业生设计论文取个随机数城市没去过这个操作相当于转动轮盘轮盘停止转动，记下城市编号，直接跳出循环算法的框架结构算法非常类似于算法。同样要计算每任务在任可用机器上的最早完成时间，不同的是算法改进了信息素更新策略......”。

5、“.....对所有蚂蚁走过的路径都进行信息素更新而在蚂蚁算法中，只对在当前循环中找到最优解或是自实验以来找到的最优解的蚂蚁进行信息素更新，更新公式为在公式中，表示迭代最优解或全局最优解。在本文的所讲解的内容，所采用的是每次迭代的全局最优解。信息素大小的限制在每个解元素上的信息被限定在个区间,内，在更新信息素的时候，信息素的量如果超过了这个范围，就要做相应的限制如果则设置如果时，则由以下公式来计算本科毕业生设计论文式中，信息素初始值设为本科毕业生设计论文算法流程图改进算法与基本的蚁群算法的其他地方致，仅仅是更新信息素的策略不同，以下是更新信息素的函数流程图是否是否开始寻找当前迭代路径最短的蚂蚁根据公式计算公式，计算值和的值根据公式计算相邻两城市的路径信息素是否超过信息素是否小于依次将任意两城市的信息素加上本次新增的信息素将信息素上限设为结束将信息素下线设为本科毕业生设计论文第章蚁群算法在车辆路径问题中的应用车辆路径问题简介车辆路径问题定义车辆路径问题是和于年提出的，它是指定数量的客户，各自有不同数量的货物需求，配送中心向客户提供货物，由个车队负责分送货物，组织适当的行车路线......”。

6、“.....最主要问题是信息识别。因此，在信息的构建中，必须建立共同的标准，尤其关键的是产品或物料的信息化标准信息的安全，不论是核心企业信息化平台还是成员企业信息管理系统，信息的安全是极为重要的，是供应链管理得以实现的基本保障。供应链的柔性构建。供应链的柔性是其竞争力的重要标志，高柔性就意味着对市场反应能力强，供应链在市场中的生存能力也相应更强。在这类型的供应链中。供应链柔性首先由制造企业来体现，因此，制造企业必须在产品研发和制造上能够快速响应，尽可能缩短周期，赢得比竞争对手更快的时间。其次是供应商和委外商。这表现在两个层面是供应商和委外商响应制造商需求的能力，这是供应商和委外商的柔性二是制造企业重新选择供应商和委外商的能力，能不能在最短时间内选择到合格的供应商，这是制造企业柔性的个标志之。建立有效的利益分配机制和激励机制。供应链管理的目标是实现最低的运作成本。实现最优绩效和效益，实现共赢。成员企业作为个体而言，对自身利益的关切是必然的，也是其存在的根本。因此，在客观的情况下，成员企业必然是在供应链上争夺利益。当这种争夺过度时，对供应链的危害就显现出来。因此......”。

7、“.....该准则既能达成供应链成员企业之间有序和适度的竞争，又能对供应链额外的收益成员之间正常交易利益之外进行公平分配。供应链成员企业之间的激励机制是维持和提升供应链竞争力的重要基础，在以制造企业为核心的供应链，激励政策的制定者就是核心企业。在上游环节，制造企业可以通过物料采购量的动态分配委外数量的动态分配来分别激励供应商和委外商。也可以通过采购价格动态调整来激励。供应商和委外商同样可通过价格杠杆来激励制造商。在下游环节，制造商可以通过价格杠杆激励批发商和大型零售商。在许多情况下，也可通过向下游企业供货数量的调整和供货的及时性调整来激励。案例分析随着市场经济向网络经济时代的转变的到来，制造企业的发展急需充分借用先进的网络平台来扩张产品经营的范围，及时抓住市场竞争企业等各方面的信息，以确保公司信息的流通。同时，制造企业内部的机制也需进行进步的改善，以提高本企业在供应链中乃至全世界中的竞争力。以下就是以海尔为例，进步体现以生产制造企业为核心的供应链进行改建后所带来的好处。海尔集团是世界白色家电第品牌，年创立于中国青岛......”。

8、“.....截至年，海尔集团在全球建立了个制造基地，个综合研发中心，个海外贸易公司，全球员工超过万人。年，海尔集团全球营业额实现亿元亿美元，品牌价值亿元，自年以来连续年蝉联中国最有价值品牌榜首。海尔积极履行社会责任，援建了所希望小学，制作了集儿童科教动画片海尔兄弟，是年北京奥运会全球唯白色家电赞助商。海尔，中国造，已经铸就了海尔的国际品牌地位。海尔集团的超常发展，己经在全国乃至全世界产生了深远的影得客户的需求得到满足，并能在定的约束下，达到诸如路程最短成本最小耗费时间最少等目的。车辆路线问题自年提出以来，直是网络优化问题中最基本的问题之，由于其应用的广泛性和经济上的重大价值，直受到国内外学者的广泛关注。车辆路线问题可以描述如下如图示意图设有场站，共有辆货车，车辆容量为，有位顾客，每位顾客有其需求量。车辆从场站出发对客户进行配送服务最后返回场站，要求所有顾客都被配送，每位顾客次配送完成，且不能违反车辆容量的限制，目的是所有车辆路线的总距离最小......”。

9、“.....车辆路径问题分类根据研究的重点不同，存在多种分类方式按直信息的特征，可分为确定性和不确定性，其中不确定性可进步分为随机车辆路径问题和模糊车辆路径按约束条件，可以分为带有容量限制的车辆路径问题，带有时间距离约束的车辆路径问题以及带有时间窗的车辆路径问题按需求是否可以分割，可以分为可分割的车辆路径问题和不可分割的车辆路径问题按每个顾客需求量是否超过车的容量来分，可以分为满载车辆路径和非满载车辆路径问题按配送中心的多少来分可以分为但车场车辆路径问题。即般车辆路径问题，以及多车场车辆路径问题，其中难看出，旅行商问题,是的特例，由于已证明问题是难题，因此，也属于难题。直观的说，问题就是指位商人从自己的家出发，希望能找到条最短路径，途径给定的城市集合中的所有城市，最好返回家。并且，每个城市都被访问次且仅次......”。