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為了有效提高物流配送車(chē)輛的利用率,降低配送車(chē)輛的空載率及物流運輸成本,需要對大型物流車(chē)輛配送線(xiàn)路自適應調度方法進(jìn)行研究。當前方法多是采用通過(guò)對物流車(chē)輛配送過(guò)程中的調度與路徑選擇進(jìn)行分析,建立多類(lèi)型的物流配送車(chē)輛調度模型,并構建改進(jìn)后的遺傳算法,對物流調度模型的算法效率以及計算時(shí)間和復雜度進(jìn)行優(yōu)化,以獲取物流車(chē)輛配送調度問(wèn)題的最優(yōu)解,但該方法存在過(guò)程較為繁瑣的問(wèn)題。為此,提出一種大型物流車(chē)輛配送線(xiàn)路自適應調度方法。該方法首先建立物流車(chē)輛配送線(xiàn)路調度問(wèn)題的數學(xué)模型,為實(shí)現自適應調度方法對數學(xué)模型進(jìn)行優(yōu)化求出最優(yōu)解,利用蟻群算法對物流車(chē)輛配送調度數學(xué)模型的最優(yōu)解進(jìn)行優(yōu)化,獲取最優(yōu)路徑的適應度初始化蟻群算法的各客戶(hù)點(diǎn)之間的信息素,從而得出了優(yōu)化的最優(yōu)路徑；以?xún)?yōu)化的最優(yōu)路徑完成對大型物流車(chē)輛配送線(xiàn)路自適應調度。仿真實(shí)驗表明,利用蟻群算法不僅加快了物流配送路線(xiàn)調度優(yōu)化問(wèn)題求解的速度,降低了物流運輸的成本,而且獲取了最優(yōu)解的概率,比其他調度算法具有更明顯的優(yōu)勢。