濮明月，张彦如

(1.安徽新华学院 商学院，安徽 合肥 230088；2.合肥工业大学 机械工程学院，安徽 合肥 230009)

物流配送是物流系统中的重要环节，在企业配送过程选择一个合理的路径规划能够降低物流成本，提高自身的核心竞争力，尤其是生鲜等容易腐败产品的运送，冷链运输成本较高，如果路径规划不当，会造成很大的货损和较高的运输成本，因此对物流配送车辆路径进行优化十分必要[1-2].

在传统的路径优化方法中，仅仅考虑到运输过程中的成本和损耗，忽略了客户时间窗约束产生的惩罚成本，导致物流路径的优化效果并不理想，因此设计一种基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化方法.引入时间窗的惩罚机制，科学、合理地解决物流配送路径优化问题，对物流配送车辆路径进行合理规划，尽量减少配送过程中的惩罚成本和货损成本，压缩运输损失.

1 物流配送车辆路径优化方法

1.1 蚁群算法的改进

蚁群算法实际上是模仿蚂蚁的觅食行为来寻找最优路径，基于蚁群的个体数量庞大，它们之间通过信息素进行沟通，为同伴传递信息，大量的蚂蚁形成一个反馈系统，因而具有较高的效率和时间复杂度，有效解决了寻找食物的问题[3-4].研究的是物流车辆的路径优化，主要目标是缩短配送距离，降低成本，为企业创造更高的利润.蚁群算法是一种基于种群的进化算法，将其应用在路径优化中，刚开始所有的蚁群会选择不同的路径寻……