基于改进蚁群算法的外卖配送路径规划研究

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2024年第2期北京时间：

作者：唐传茵，章明理，李静红，苑莹，卫美荣

单位：唐传茵,东北大学 机械工程与自动化学院,沈阳, 110819,章明理,东北大学 机械工程与自动化学院,沈阳, 110819,李静红,上海电机学院 机械学院,上海,201306;浙江理工大学 机械工程学院,杭州, 310018,苑莹,东北大学 工商管理学院,沈阳, 110167,卫美荣,东北大学 机械工程与自动化学院,沈阳, 110819

摘要：从外卖配送员角度出发提出一种改进蚁群算法(Improved Ant Colony Optimization,IACO),在此基础上进行外卖配送路径规划研究.首先通过蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)求解得到初始规划路径,然后通过大规模邻域搜索算法(Large Neighborhood Search,LNS)优化初始规划路径,通过将ACO和LNS算法结合,提高求解质量.为了验证方法的有效性,对外卖配送过程进行仿真,并且选用不同订单数量场景进行对照分析.根据最优配送方案路线图和目标罚函数的最优值可以得出,IACO算法是有效的,且可以提高外卖配送员外卖配送的效率.IACO算法不但能够提升配送的智能化水平,还从外卖配送员的角度提出一种更为人性化的配送方法,支持网络互联外卖平台派送系统的可持续化发展.

关键词：改进蚁群算法;大规模邻域搜索算法;外卖配送;配送方案

基金资助：中央高校基本科研业务费战略新兴资助项目(N2103028)