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基本信息
- 項(xiàng)目名稱：
- “旅行商問題的研究與應(yīng)用”
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- 簡(jiǎn)介：
- 在旅游業(yè)和物流業(yè)快速發(fā)展的今天，旅行商問題（TSP）成為當(dāng)代倍受社會(huì)關(guān)注的問題，如何有效地節(jié)省出行費(fèi)用和時(shí)間一直都是游客、旅行社、物流企業(yè)探索和研究的內(nèi)容。在方案的研究中，運(yùn)用蟻群算法進(jìn)行求解，最終得出路程最短、用時(shí)最短、花費(fèi)最少等等出行方案，為有各種不同需求的人群提供全面、有效、合理的參考，并被大眾所接受。因此，本文的研究結(jié)果對(duì)出行費(fèi)用的節(jié)省、時(shí)間的有效利用、物流企業(yè)利潤的提高有著顯著的意義。
- 詳細(xì)介紹：
- 隨著旅游業(yè)的快速發(fā)展，大量的旅客在旅途中浪費(fèi)了不必要的時(shí)間和金錢，而這些不必要的浪費(fèi)完全可以通過對(duì)旅行路線的合理規(guī)劃來避免。而在互聯(lián)網(wǎng)繼續(xù)擴(kuò)大普及的時(shí)代，電子商務(wù)也迎來了期待已久的春天，同時(shí)物流產(chǎn)業(yè)也隨之水漲船高。毫無疑問，高效、低成本、低能耗成了各個(gè)物流企業(yè)追求的目標(biāo)，更加合理的配送路線能明顯地為物流公司增大利潤。因此，旅行商問題（TSP）有著廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域和巨大的發(fā)展空間。 本文從旅行商問題的重要意義出發(fā)，分析了當(dāng)前國內(nèi)外旅游業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，繼而就對(duì)最短路線、最省時(shí)路線、最省錢路線等問題進(jìn)行研究，為有不同需要的人群提供了較豐富的出行方案。在求解這些旅行方案的過程中，本文應(yīng)用蟻群算法這一先進(jìn)的方法，合理且高效的求解出各種旅行路線。這些方案基本符合實(shí)際情況，能被大眾所接受，為游客出行和物流配送提供了有價(jià)值的參考。 在旅行商問題的研究領(lǐng)域，仍有大量其他的算法在被有效地應(yīng)用，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法、量子競(jìng)爭(zhēng)決策算法等等。各種算法都有其優(yōu)缺點(diǎn)，本文并未一一歸納。但是單一機(jī)制的優(yōu)化算法很難實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化，且效率較低，如果能使多種優(yōu)化機(jī)制相混合，就可以提高全局優(yōu)化度和魯棒性，并可一定程度上放松對(duì)單一算法參數(shù)選擇的苛刻性，所以混合優(yōu)化策略會(huì)是一種解決旅行商問題的趨勢(shì)。
作品專業(yè)信息
撰寫目的和基本思路
- 在當(dāng)代社會(huì)，旅游業(yè)和物流業(yè)迅速發(fā)展，而大部分的游客和物流企業(yè)并沒有合理、有效地規(guī)劃他們的出行路線，也就造成了大量時(shí)間和金錢的浪費(fèi)。本文通過對(duì)旅行商問題的研究，建立組合優(yōu)化模型求解出最短路程、最省時(shí)間、最省金錢等等最優(yōu)路線，為各種人群提供全面的參考。
科學(xué)性、先進(jìn)性及獨(dú)特之處
- 本文建立了組合優(yōu)化模型，并采用蟻群算法這一先進(jìn)算法對(duì)模型進(jìn)行求解，合理的標(biāo)準(zhǔn)化了時(shí)間和金錢的數(shù)值，使得人們可以根據(jù)自己的情況隨意設(shè)定權(quán)重，進(jìn)而制定出最適合自己的出行方案。較高的準(zhǔn)確性和靈活性使得該方法容易被大眾所接受。
應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義
- 大部分家庭一般是根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)來規(guī)劃旅行路線，由于缺乏精確的計(jì)算，這些不合理的路線造成了許多不必要的浪費(fèi)。而本文建立的模型能方便地被每個(gè)家庭使用，特別能根據(jù)不同的需求制定出不同的旅行方案。同時(shí)，在電子商務(wù)繁榮的刺激下，物流產(chǎn)業(yè)呈幾何倍數(shù)增長。業(yè)務(wù)量的激增導(dǎo)致該產(chǎn)業(yè)中有許多規(guī)劃不合理，若能制定出更加快捷的物流配送路線，大量的交通費(fèi)用、時(shí)間、能耗將被節(jié)省下來。 由此可見，旅行商問題有很大的研究意義。
作品摘要
- 在旅游業(yè)和物流業(yè)快速發(fā)展的今天，旅行商問題（TSP）成為當(dāng)代倍受社會(huì)關(guān)注的問題，如何有效地節(jié)省出行費(fèi)用和時(shí)間一直都是游客、旅行社、物流企業(yè)探索和研究的內(nèi)容。出行路線的選擇其實(shí)是旅行最優(yōu)商問題（TSP），是一個(gè)組合優(yōu)化問題。在方案的研究中，為求最短距離，通過建立了組合優(yōu)化模型，運(yùn)用蟻群算法進(jìn)行求解，最終得出路程最短、用時(shí)最短、花費(fèi)最少等等出行方案，為有各種不同需求的人群提供全面、有效、合理的參考。該方法得出的旅行路線符合實(shí)際，被大眾所接受。因此，本文的研究結(jié)果對(duì)出行費(fèi)用的節(jié)省、時(shí)間的有效利用、物流企業(yè)利潤的提高有著顯著的參考意義。
獲獎(jiǎng)情況及評(píng)定結(jié)果
- 無
參考文獻(xiàn)
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調(diào)查方式
- ■ 個(gè)別交談 ■ 圖片、照片 ■ 書報(bào)刊物 ■ 統(tǒng)計(jì)報(bào)表 ■ 集體組織
同類課題研究水平概述
- 旅行商問題(traveling salesman problem，TSP)的歷史很久，最早的描述是1759年歐拉研究的騎士周游問題，后來由美國RAND公司于1948年引入，該公司的聲譽(yù)以及線性規(guī)劃這一新方法的出現(xiàn)使得TSP成為一個(gè)知名且流行的問題。如果用窮舉的辦法解決該問題，現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)可能無法在可接受的時(shí)間內(nèi)求解出該問題，因此很多高效的算法被用于嘗試求解TSP。 縱觀近幾年的研究成果，研究者主要使用了以下幾種方法對(duì)TSP進(jìn)行了研究：(1)使用各種純數(shù)學(xué)的方法構(gòu)造時(shí)間復(fù)雜度為多項(xiàng)式的近似算法。(2)使用常規(guī)的啟發(fā)式算法：通常首先構(gòu)造一個(gè)所有頂點(diǎn)回路，然后使用2-opt、3-opt和其它局部?jī)?yōu)化方法對(duì)回路進(jìn)行優(yōu)化。(3)使用遺傳算法、蟻群算法、模擬退火算法、粒子群算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等仿自然算法。由于遺傳算法、蟻群算法和粒子群算法具有較強(qiáng)的群體搜索能力，但同時(shí)又存在可能陷入局部最優(yōu)的問題，因而研究者通常將其它搜索算法和這些算法相結(jié)合以構(gòu)造更高效的混合算法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自組織圖由于具有自學(xué)習(xí)、聯(lián)想存儲(chǔ)功能和高速尋找優(yōu)化解的能力，使用它們和其它方法相結(jié)合的研究得到了研究者的重視。 為了進(jìn)一步提高算法的全局優(yōu)化能力，避免搜索過程陷入局部極小，現(xiàn)已提出的改進(jìn)策略主要有：并行多鄰域搜索，平滑優(yōu)化曲面形狀，引進(jìn)重升溫、熵抽樣等高級(jí)技術(shù)等。對(duì)于復(fù)雜優(yōu)化問題，單一機(jī)制的優(yōu)化算法很難實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化，且效率較低，多種優(yōu)化機(jī)制和鄰域搜索結(jié)構(gòu)相混合，是能較大程度提高全局優(yōu)化度和魯棒性的有力途徑，并可一定程度上放松對(duì)單一算法參數(shù)選擇的苛刻性，所以混合優(yōu)化策略會(huì)是一種趨勢(shì)。
