1、物流被稱為“第三利潤源泉”，越來越受到人們的關(guān)注，日益成為國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)。配送是物流中的重要環(huán)節(jié)，占物流成本的60％以上。車輛路徑問題是配送系統(tǒng)中的核心問題，主要研究物流配送中的車輛線路優(yōu)化，用以提高物流配送的經(jīng)濟效益、降低配送成本，實現(xiàn)物流科學(xué)化。
　　粒子群優(yōu)化算法是一種新型的進化計算技術(shù)，由Eberhart和Kennedy博士共同于1995年提出，已經(jīng)被證明是一種有效的全局優(yōu)化方法，并且廣泛應(yīng)用于解決各類組合優(yōu)化問題。本

2、文以物流配送為背景，對帶時間窗的車輛路徑問題采用粒子群算法進行了深入的研究。
　　在查閱中外文獻的基礎(chǔ)上，根據(jù)車輛路徑問題的基本原理和約束條件，建立了物流配送帶有時間窗約束的車輛路徑問題的數(shù)學(xué)模型。依據(jù)粒子群算法的基本原理，確立了粒子群算法求解車輛路徑問題的編碼方法和具體求解方法，并采用Visual Basic6.0編寫算法優(yōu)化程序，應(yīng)用于實例對算法進行分析驗證。合理設(shè)置粒子群優(yōu)化算法的參數(shù)將影響算法的求解性能，本文通過對主要參數(shù)

3、進行對比實驗，分析了粒子群算法主要參數(shù)對算法求解車輛路徑問題性能的影響以及參數(shù)的選取方法。
　　針對粒子群算法容易陷入局部最優(yōu)解的缺點，提出了一種混合的粒子群算法（PSO-SA算法）來求解車輛路徑優(yōu)化問題，這也是本文研究的核心所在。利用粒子群算法易于實現(xiàn)，收斂速度快的優(yōu)點，結(jié)合模擬退火算法具有較好的全局搜索能力的特點，將粒子群算法與模擬退火算法相復(fù)合來提高算法的求解效率，最終實現(xiàn)了算法的有效改進，克服了粒子群算法求解問題的缺陷，從