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摘 要：在軍用車輛調(diào)度過程中，由于軍用物資運(yùn)送的目的地有時會比較偏僻，而且運(yùn)輸路徑中會存在堵塞情況，造成傳統(tǒng)的軍用車輛調(diào)度方法無法選取最優(yōu)路徑，使軍用物資不能及時運(yùn)輸?shù)侥康牡兀瑥亩鵁o法滿足軍隊?wèi)?zhàn)備需要。因此，提出了一種基于改進(jìn)蟻群算法的車輛優(yōu)化調(diào)度方法。建立軍用車輛調(diào)度數(shù)學(xué)模型，描述運(yùn)輸車輛之間的聯(lián)系。利用改進(jìn)蟻群算法，對軍用車輛調(diào)度模型進(jìn)行優(yōu)化處理。實驗結(jié)果表明，這種算法能夠有效提高軍用車輛運(yùn)輸效率，取得了令人滿意的結(jié)果。

關(guān)鍵詞：軍用車輛； 調(diào)度方法； 數(shù)學(xué)模型； 改進(jìn)蟻群算法

0 引 言

隨著國家綜合實力的不斷提高，國家的軍事實力也相應(yīng)的有所提升。為了提高國家的軍事實力，就需要保證部隊的后勤供給[1]。因此，需要對軍用物資運(yùn)輸車輛進(jìn)行合理的調(diào)度，選取理想路徑進(jìn)行后勤供給運(yùn)輸，這條路徑應(yīng)該是所有運(yùn)輸路徑中使用時間最少，同時使用成本最低的路徑[2]?，F(xiàn)階段，主要的軍用車輛調(diào)度方法包括基于蟻群算法的軍用車輛調(diào)度方法、基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的軍用車輛調(diào)度方法和基于遺傳算法的軍用車輛調(diào)度方法[3]。其中，最常用的是基于蟻群算法的軍用車輛調(diào)度算法。利用傳統(tǒng)算法進(jìn)行路徑選取，無法避免由于路徑堵塞造成的運(yùn)輸延遲的缺陷，導(dǎo)致軍隊后勤供給不足，從而降低了國家的軍事實力[4]。因此，需要對軍用車輛調(diào)度方法進(jìn)行優(yōu)化處理。由于軍用車輛優(yōu)化調(diào)度方法應(yīng)用范圍十分廣泛，因此受到了很多學(xué)者的重視，成為大家研究的熱點，有很好的發(fā)展前景和廣闊的發(fā)展空間[5]。

為了避免傳統(tǒng)算法的弊端，提出了一種基于改進(jìn)蟻群算法的軍用車輛優(yōu)化調(diào)度方法。建立軍用車輛調(diào)度數(shù)學(xué)模型，描述軍用運(yùn)輸車輛之間的相互關(guān)系[6]。利用改進(jìn)蟻群算法，對軍用車輛調(diào)度模型進(jìn)行優(yōu)化處理。實驗證明，這種方法能夠有效縮短軍用車輛運(yùn)輸?shù)臅r間，降低軍用車輛運(yùn)輸?shù)某杀?，取得了令人滿意的效果。