摘 ? 要：隨著科技的進步，信息網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展，人們已經(jīng)將消費越來越多地轉(zhuǎn)移到了電子商務(wù)平臺上。一方面人們生活水平不斷提高，通過電子商務(wù)平臺購買的各種商品日益增多;另一方面人們又要求所購買的商品能快速地送達。物流配送的實時、高效、經(jīng)濟不僅是滿足顧客需求的重要保證，也是配送公司信譽和生存的保證。本文應(yīng)用蟻群算法對物流公司的配送進行優(yōu)化，使配送過程實現(xiàn)最優(yōu)。

關(guān)鍵詞：蟻群算法 ?物流配送 ?最優(yōu)策略

中圖分類號：TP18;F252 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2020）02（b）-0169-02

1 ?物流配送的重要性

物流配送是指物流公司對客戶的商品進行接收、整理、分配及運輸?shù)倪^程。過去，電子信息不發(fā)達，物流僅局限于信件往來和親朋好友間的包裹郵寄，這些商品數(shù)量少，重量輕，物流工作人員的工作量小，只是簡單的按送貨地址發(fā)送就可以了。隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)的迅速擴大，電子商務(wù)幾乎占據(jù)了人們生活的各個角落，吃的和用的，生活的和工業(yè)的，人們的消費已經(jīng)更多的轉(zhuǎn)移到了網(wǎng)上購物，甚至大有超過實體店消費的勢頭。在這種情況下，人們就更需要自己所購買的商品能及時地送達，因此物流商品數(shù)目多，要求送貨及時是目前送貨公司亟待解決的問題。

2 ?蟻群算法

1991年，意大利科學(xué)家提出了蟻群算法，蟻群算法是通過對螞蟻進行研究得到的優(yōu)化算法。蟻群算法模擬螞蟻群體分工與協(xié)作進行覓食的原理提出的。蟻群算法目前在人工智能領(lǐng)域有極其廣泛的應(yīng)用。應(yīng)用蟻群算法可以對機器人進行路徑規(guī)劃、任務(wù)分配與協(xié)作，對電力系統(tǒng)進行故障診斷，對圖像進行處理，也可以用于軍事作戰(zhàn)中的空戰(zhàn)決策等。根據(jù)蟻群算法的特點，本文將蟻群算法應(yīng)用于物流配送，效果比較好。

2.1 配送任務(wù)描述

本文所考慮的物流配送的前提是配送公司工作量繁重：（1）配送商品多且配送商品包括需要從配送公司送到客戶手中的商品、需要從客戶手中取走送回配送公司的退貨商品以及臨時需要加急配送的商品。（2）配送地點多。（3）配送距離遠近不同。（4）配送車輛眾多（一輛車中有一名配送員）且各車容積和載重量相同。在這種工作前提下，需要的配送結(jié)果應(yīng)該是完成任務(wù)效率最大化和完成任務(wù)消耗最小化。

物流配送分兩個過程：（1）所有車輛執(zhí)行任務(wù)前，物流公司進行分配任務(wù)時，根據(jù)現(xiàn)有商品情況進行物流分配。（2）車輛在執(zhí)行任務(wù)過程中，有客戶需要商品的加急任務(wù)或新增退貨任務(wù)，這時物流配送需根據(jù)剩余任務(wù)和新任務(wù)快速進行新的任務(wù)分配，并將新的配送任務(wù)指令傳遞給指定的快遞員，從而實現(xiàn)配送工作的實時性。

假定車輛集合C={C1， C2， …，Ci， Cj，…， Cv}，v為車輛總數(shù)。第Ci個車輛的物流任務(wù)集合可描述為Ci={Ci1，Ci2，…，Cii，Cij，…，Cin}，該集合是車輛動態(tài)的物流任務(wù)集合，它隨時接受新的物流任務(wù)，同時它還將退貨申請任務(wù)作為子任務(wù)放入自己的物流任務(wù)集合中，它是第i個車輛物流任務(wù)的待選任務(wù)集合，而不是必選物流任務(wù)集合。Cij表示第Ci個車輛第j個待執(zhí)行的子任務(wù)，n為t時刻系統(tǒng)的待執(zhí)行物流任務(wù)的個數(shù)。每個物流子任務(wù)Cij可以用變量組來描述Cij =[xij， yij ， hij， qij， rij，zij]。其中，xij，yij，分別表示物流子任務(wù)Cij的位置坐標;hij表示車輛完成物流子任務(wù)Cij的所需起始時間;qij為權(quán)重系數(shù)，表示該物流子任務(wù)的重要程度;rij表示該物流任務(wù)商品的體積;zij表示該物流任務(wù)商品的重量。

2.2 基本蟻群算法

4 ?結(jié)語

隨著信息化的迅速發(fā)展，合理的物流配送將會越來越重要。合理的物流配送不僅能及時地將商品送達客戶，更能提高配送公司的信譽，減少配送公司的開支，使配送公司在競爭中處于不敗之地。

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