摘要：车辆路径问题主要研究物流物流中车辆路径的优化，以提高物流物流效率。系统基于百度地图API和智能算法实现车辆路径问题解决。首先通过百度地图API获取节点间的实际道路距离数据，然后将百度地图API获取的实际道路距离数据发送给改进的蚁群算法，求解最短路径模型、配送车辆的运输时间。降低了。使用电子地图显示最佳车辆路线。
关键词： 蚁群算法， 物流配送， 路径优化， 空间信息
1.首先
应急物流是指为应对严重自然灾害、突发公共卫生事件、安全事件、军事冲突等紧急情况，提供物资、人员、资金等紧急保障的特殊物流活动。
应急物流分为军事应急物流和非军事应急物流。非军事应急物流可细分为自然灾害应急物流、人为灾害应急物流、传染病应急物流。自然灾害应急物流主要以救灾物资的收集、整理、包装、运输和配送为主，救灾物流的整体运输和配送以灾区灾民为重点。
由于环境灾害给社会和国家资产造成损失，提高突发事件时的物流配送水平已成为刻不容缓的问题。在车辆调度问题的研究中，通常采用节点间直线距离总和作为最短路径最优解的数据基础，但节点间直线距离总和通常与节点间直线距离总和相差很大。实际距离。由于道路距离较长，很难应用适合实际需要的最优路线安排。
因此，我们通过百度地图获取节点间的实际道路距离数据，通过添加约束、改变节点间的距离计算、改变选择策略、调整信息变化率等，就可以使用基本的蚁群算法。最后将百度地图获得的实际道路距离输入到改进的蚁群算法中进行解析。
城市地区面临各类突发公共事件频发的严峻形势，结合应急领域、地理信息技术、计算机技术等最新进展，可以解决城市应急物资运输路线问题。这是一个紧迫的问题。通过智能计算等领域，采用理论与实践相结合的方法对物资运输路线进行分析研究，研究与救援车辆行驶时间密切相关的路网交通参数，建立。路网状况变化模型。
在此基础上建立基于蚁群算法的最短路径模型，是减少货运车辆行驶时间、提高城市灾害应急救援减灾水平、保护城市居民安全的科学方法。优化解决方案流程提供证据。生命财产、当地可持续发展和技术援助。
我国自然灾害频发。灾害威胁着我国城市的安全，造成重大的经济损失和人员伤亡。应急物流是城市灾害管理体系的重要组成部分，应急物流研究对于减轻城市灾害损失和蔓延具有重要指导意义。选择紧急配送路线、安排车辆是物流中极为重要的工作。本研究收集城市的基础地理数据，利用蚁群算法的最短路径模型来优化解决过程，以便在需要时为受灾城市提供合理的救助和合理的援助。
2. 蚁群算法
蚁群优化（ACO）是一种群体智能算法，由意大利学者Colorni A.Dorigo M.等人于1991年首次提出。经过多年的发展，蚁群算法已经取得了显着的进步。
2.1 基本原理
蚁群算法的灵感来自于自然界蚂蚁的觅食行为。在自然界中，当蚂蚁寻找食物时，蚁群总能找到运输食物的最佳路线。照片展示了这样一个觅食过程。
觅食蚂蚁
如图（a）所示，当A点是蚂蚁的巢穴，E点是食物时，蚂蚁在移动时会释放一种叫做信息素的物质，如果没有障碍物，它们会沿着信息素浓度最高的路径移动。去做。对于前几只蚂蚁来说，直线移动的蚂蚁运输食物所需的时间更少。与此同时，每只蚂蚁在移动时被认为会发出最多的信息。如果信息素数量完全相同，则直线路径将积累最高的信息素浓度，后续蚂蚁将沿着信息素浓度最高的路径（即直线路径）移动。
如图(b)所示，当出现障碍物时，蚂蚁从H点或C点绕行障碍物，并以等概率绕行障碍物两侧。如果障碍物来自C点，则这条路径上积累的信息素浓度会很高，更多的蚂蚁会从C点绕过障碍物，如图(c)所示。
2.2 实施过程
假设蚁群中所有蚂蚁的数量为antcount，节点数量为citycount（配送中心数量为1，配送点数量为citycount-1），则所有节点之间的距离矩阵用distances表示马苏。信息素矩阵用tao表示，表示最佳路径为besttour。每只蚂蚁都有自己的内存，并将其访问过的节点存储在内存中。值为0 表示蚂蚁尚未被访问过。表示已被访问过。这意味着在将来的搜索中将无法再访问这些节点。
在每次迭代和选择过程中，都会使用一个旅行来表示当前路线，其容量为citycount+1。第一个值与最后一个值相同，这也保证了蚂蚁最终会返回到它的起点。一些控制参数（alpha=1.0，beta=2.0，rou=0.5）和其他数据如蚂蚁行走路径的总距离（bestlength）。假设算法迭代次数为maxgen，执行时间为runtimes。
蚁群算法的计算过程如下：
(1)初始化。
假设runtimes=0，将bestlength初始化为无限数，并清空bestTour。将所有蚂蚁的tao矩阵的所有元素初始化为0.1，并将unvisitedcity表的所有值设置为0。同时，通过函数SelectFirstCity()选择集散中心作为蚂蚁的出发地点，并将unvisitedcity矩阵中对应的值改为1，添加到tour表中。
(2)为每只蚂蚁选择下一个节点。
使用函数SelectNextCity() 为每只蚂蚁选择下一个节点。该节点只能从未访问城市矩阵值为0的节点中选择。每个节点每次被发现时都会以一定的概率进行搜索。未访问城市矩阵中的相应值变为1并添加到旅游表中。这个过程重复citycount-1次，直到所有节点都经过一次。经过所有节点后，起始节点再次添加到游览中。也就是说，旅程的第一个和后续元素都是履行中心节点。此时，tour表中的元素数量为citycount+。 1.
最后，函数CalTourLength() 计算总路径距离，比较每只蚂蚁的路径距离，如果路径距离小于bestlength，则将该值赋给bestlength 并计算其旅行。我被分配到最好的巡演。
(3) 使用UpdateTao()函数更新信息素矩阵。
(4)检查终止条件
当迭代次数达到maxgen时，算法停止并继续步骤(5)。否则，所有蚂蚁的tao 矩阵的所有元素都重新初始化为0.1，unvisitedcity 表的所有值都设置为0。同时，通过函数SelectFirstCity()选择集散中心作为蚂蚁的出发地点，并将unvisitedcity矩阵中对应的值改为1，添加到tour表中。重复步骤(2)、(3)和(4)。
(5)输出最优值。
算法流程图如下图所示。
蚁群算法流程图
三、系统介绍
为了达到总执行时间最小化的目标，采用改进的蚁群算法来优化导航路线，优化配送路线，并展示优化结果，为应急配送系统的建设提供有效的信息手段。
为了更直观地展示蚁群算法与百度地图的结合，本模块的设计采用了框架框架，将模块分为左右两部分。左侧选择物流节点区域，右侧会出现百度地图。配送员可以在左栏中选择一个配送中心（起点）和多个配送点（目标地点），蚁群算法将计算出最优路线，最终得到路线规划结果。
图1 地图查询模块界面
4。结论
本文是一个基于百度地图API、JavaScript、JSP编写的路径优化系统。系统将所有地理数据存储在数据库中，可以查询服务点的详细位置并显示配送点之间的导航路线。为了达到最小化总执行时间的目标，我们采用改进的蚁群算法来优化导航路线，优化配送路线，并在百度地图上呈现最优路线，为联网提供了有效的信息方法。输送系统。
参考
[1] Colorni, A.M. Dorigo 和V. Mariiezzo，1991 年，《蚁群分布式优化》，Proc Varela 和P. Bourgine 编辑。
（作者：张子涵、朱海嘉、郭腾飞、齐成明。来源：北京协和大学城市轨道交通与物流学院。本文得到北京大学“晨星”教师科技创新项目资助联合大学202311417XJ146。）