王賽 王家祺 河北農(nóng)業(yè)大學(xué)

蟻群算法與最優(yōu)化問題的綜合分析

王賽 王家祺 河北農(nóng)業(yè)大學(xué)

蟻群算法在路徑優(yōu)化中有著極為重要的作用，可以對路徑的最優(yōu)化方案作出有效地分析。本文通過蟻群算法在最優(yōu)化問題中的應(yīng)用，以供應(yīng)鏈配送管理為例，對其展開探討。

蟻群算法 最優(yōu)化問題 綜合分析

1 蟻群算法概述

蟻群算法(ant colony optimization，ACO)，又稱螞蟻算法，是一種用來在圖中尋找優(yōu)化路徑的機率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士論文中提出，其靈感來源于螞蟻在尋找食物過程中發(fā)現(xiàn)路徑的行為。蟻群算法是一種模擬進化算法，初步的研究表明該算法具有許多優(yōu)良的性質(zhì)。針對PID控制器參數(shù)優(yōu)化設(shè)計問題，將蟻群算法設(shè)計的結(jié)果與遺傳算法設(shè)計的結(jié)果進行了比較，數(shù)值仿真結(jié)果表明，蟻群算法具有一種新的模擬進化優(yōu)化方法的有效性和應(yīng)用價值。

2 蟻群算法平臺的設(shè)計

2.1 平臺層

蟻群算法分布式存儲系統(tǒng)可以對大規(guī)模的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行存儲，通過大型的存儲與管理技術(shù)，實現(xiàn)對于數(shù)據(jù)的高效處理，這個數(shù)量級大部分時候在PB級以上，這樣才能讓科研活動更加合理地進行開展。

2.2 功能層

功能層采用擴展算法進行數(shù)據(jù)挖掘，采用TB級的數(shù)據(jù)進行模型建立，實現(xiàn)云計算與分布調(diào)度處理，利用負(fù)載的均衡技術(shù)，使得分布處理能力提升，從而實現(xiàn)高效數(shù)據(jù)處理。

2.3 服務(wù)層

采用基于WEB與Open API的蟻群算法挖掘處理技術(shù)，從蟻群算法的環(huán)境分析入手，加強端口的管理與流程的優(yōu)化，從而實現(xiàn)端口的智能配置與數(shù)據(jù)交換，讓蟻群算法的共享變得科學(xué)合理簡潔。服務(wù)層屬于高級別管理層次，因此應(yīng)當(dāng)加強對輸入輸出的合理控制，使其可以實現(xiàn)蟻群算法的高效交換。

3 供應(yīng)鏈管理中存在的問題

3.1 配送信息系統(tǒng)功能不完善

企業(yè)信息化建設(shè)能夠提升物流服務(wù)水平，同時也可以增強企業(yè)活力，企業(yè)服務(wù)質(zhì)量在一定程度上可以得到提高，服務(wù)準(zhǔn)確性也可以加以提高，但信息系統(tǒng)需要加以完善，物流信息系統(tǒng)現(xiàn)代化水平與技術(shù)水平要不斷提高，對于物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要作用。依據(jù)中國倉儲協(xié)會物流市場調(diào)查報告，我國物流企業(yè)信息系統(tǒng)要實現(xiàn)物流管理的優(yōu)化。我國一體化物流管理企業(yè)占據(jù)大部分比例，供應(yīng)鏈管理企業(yè)比例相對較少，導(dǎo)致配送信息管理系統(tǒng)仍然存在一些不足的地方，比如很多流程缺乏對事后的跟蹤機制。計算機技術(shù)的使用也有利于處理物流配送系列問題，對于選址問題以及線路選擇發(fā)揮很大作用。

3.2 對配送信息的分析挖掘不夠

大部分企業(yè)采取的是傳統(tǒng)配送模式，對貨物進行分揀，在送貨、配貨的分揀過程中僅僅是對貨物本身進行區(qū)分，區(qū)分物流主要進行物流信息收集以及分析，這種措施將會造成地點的重復(fù)。例如：企業(yè)在不同的配送點都有貨物需要運送到A地點，因為沒有對配送信息流進行統(tǒng)計、分析，不能進行統(tǒng)一的分配、調(diào)度，就很有可能每個配送點都安排車輛、人員將貨物配送到A地點，浪費資源，也無法實現(xiàn)高效配送。

4 蟻群算法在供應(yīng)鏈中的應(yīng)用分析

4.1 完善企業(yè)配送信息管理的功能

城市供應(yīng)鏈的生命在于對道路交通信息的掌握度與熟悉度。供應(yīng)鏈公司，尤其是專注于城市供應(yīng)鏈配送的企業(yè)供應(yīng)鏈公司，與道路交通部門形成良好的互動關(guān)系，建立優(yōu)良的信息合作機制就顯得尤為重要了。企業(yè)供應(yīng)鏈配送管理體系必須實現(xiàn)與道路交通部門信息系統(tǒng)的實時對接，獲取第一手的道路交通信息，采用蟻群算法進行計算與優(yōu)化。交通信息對供應(yīng)鏈極為重要。例如由于不清楚道路交通狀況，企業(yè)供應(yīng)鏈往往使派出去的運輸卡車陷入交通堵塞之中，原定50公里的運輸距離只行駛到一半就停滯不前。為了防止這種現(xiàn)象的出現(xiàn)，就必須與道路交通部門溝通及時得到道路交通信息，確?？ㄜ嚹軌虬凑疹A(yù)定時間到達。

4.2 運用蟻群優(yōu)化方案加強供應(yīng)鏈配送路徑的管理

隨著企業(yè)配送業(yè)務(wù)的發(fā)展壯大，服務(wù)的客戶越來越多，配送的商品也越來越多。綜合公司的配送信息管理數(shù)據(jù)，對公司配送能力的評估，為公司未來配送業(yè)務(wù)在市場方面的決策提供輔助支持。根據(jù)歷史配送信息，采用蟻群算法，統(tǒng)計得出公司在不同類型配送業(yè)務(wù)上為公司盈利帶來的貢獻，將資源優(yōu)先分配給更有競爭力的業(yè)務(wù)部門，優(yōu)化公司資源的配置，使得有限的資源得到合理利用，完成企業(yè)的更進一步發(fā)展壯大。

5 總結(jié)

蟻群算法之所以能引起相關(guān)領(lǐng)域研究者的注意，是因為這種求解模式能將問題求解的快速性、全局優(yōu)化特征以及有限時間內(nèi)答案的合理性結(jié)合起來。其中，尋優(yōu)的快速性是通過正反饋式的信息傳遞和積累來保證的。蟻群優(yōu)化算法最初用于解決TSP問題，比如圖著色問題、車輛調(diào)度問題等。蟻群算法在若干領(lǐng)域已獲得成功的應(yīng)用，其中最成功的是在組合優(yōu)化問題中的應(yīng)用，通過對于供應(yīng)鏈路徑的優(yōu)化，將讓其有更好的發(fā)展。

[1]蟻群算法處理中混合型聚類算法的研究與實現(xiàn)[J].陳曉，趙晶玲.信息網(wǎng)絡(luò)安全.2015(04)

[2]基于多方排序協(xié)議的安全電子投票方案[J].楊婷婷，林昌露，劉憶寧，張勝元.計算機系統(tǒng)應(yīng)用.2015(08)

[3]帶有空間機械臂的航天器系統(tǒng)慣性參數(shù)辨識[J].文坤，廖瑛，楊雅君.飛行器測控學(xué)報.2015(04)