杨华玲

(江西农业大学南昌商学院，江西 南昌 330013)

1 引言

物流行业正处于蓬勃发展阶段，对城市的路况造成了一定负担，容易导致道路拥挤。若交管部门对交通拥堵实施严格监管，就可能会对物流行业带来负面作用，阻碍其正常运营，因此，物流路径规划问题受到越来越多研究人员的广泛关注，成为当前亟待解决的热点研究问题[1]。为了减少城市物流的运输时间，进一步缩短运输的距离，相关研究学者提出多停靠点运输方式，以满足该需求。现阶段，多停靠点物流路径优化算法多是通过构建调度数学模型，提高路径规划的协调性来实现，但得到的规划合理性不高[2]。

贾现召[3]等人针对物流配送需及时送达的问题，提出基于路况交通信息的Floyd算法。从配送区域的实时路况信息出发，运用灰色关联度构建路况矩阵，建立最优路径的数学模型；利用Floyd算法进行求解分析，通过可视化界面输出计算结果，最终与传统静态算法的配送时间进行比较，得出Floyd算法的配送效率更高，但路径规划效率仍旧不高。叶勇[4]等人为寻求最佳路径，减少运输成本，提出狼群算法。在进行路径优化求解时，根据问题特征设计二维编码，采用近邻初始化方式构建初始解；随后运用狼群算法，降低算法发杂程度，最终实验表明，该算法具备良好的稳定性，规划效率有所提升，但仍不理想。

为解决上述问题，在改进蚁群算法的基础上，结合聚类遗传算法，提出基于混合算法的多停靠点物流路径规划方法。……