改进教与学算法在物流配送路径优化问题的研究

张 钦，任文涛 ZHANG Qin，REN Wentao

（1.郑州升达经贸管理学院 基础部，河南 郑州 451191；2.郑州西亚斯学院，河南 郑州 451150）

0 引 言

随着全球化的加速和电子商务的普及，物流行业已逐渐成为现代经济的核心环节。尤其在今天的消费市场中，客户对配送速度和准确性的要求越来越高，这使物流配送路径的优化成为决定企业竞争力的关键因素。一个高效、经济的配送路径不仅可以显著降低企业的运营成本，还能提高服务质量，满足客户的即时需求，从而增强整体的客户满意度。因此，如何优化物流配送路径，确保货物能在时间最短、成本最低的情况下准确无误地送达客户，已成为学术界和业界共同关注的焦点。在过去的几十年中，物流配送路径优化问题已吸引了大量研究者进行深入探讨。如杜静[1]（2022）指出，物流配送路线规划的现实费用相对较高，因此提出了一种新的基于改良蚂蚁的路线规划方法。蔡婉贞[2]（2021）在确定最优目标的基础上，结合大数据，建立了最优分配路线的算法。王洋[3]（2021）进一步在此方法上构建了基于粒子实数码的模型，并以货运费用和按时抵达为约束条件，对其进行求解，得到了最优路线。张滨丽等[4]（2020）在现有研究的基础上，针对蚂蚁优化策略在寻找最优运输路线和时间效率方面的不足，提出了一种新的蚂蚁优化策略，进一步完善了最优运输路线的规划方法。张果果[5]（2016）以“适用性”“可比性”“代表性”和“可测性”的选择准则，建立了“六个评价指数”，并以此为基础，对北京市等五个典型城市进行了深入的案例研究。

传统的优化方法，如遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法，已被广泛应用于实际问题中，并在多个研究中得到了验证。然而，随着物流配送环境的日益复杂和不确定性的增加，这些传统方法在处理大规模、多约束的优化问题时，往往面临着计算复杂度高、收敛速度慢等问题。近年来，新兴的教与学算法因其独特的优化机制和出色的全局搜索能力，逐渐受到了研究者和实践者的关注。该算法模拟了教学过程中的互动机制，通过不断地迭代和学习，来寻找最优或近似最优解。尽管教与学算法在其他领域已显示出了其潜在优势，但其在物流配送路径优化问题上的应用研究仍相对有限，尤其是在面对实际的复杂场景时。因此，如何改进和应用教与学算法，使其更好地适应优化物流配送路径的需求，是本文的主要研究动机。

1 改进教与学算法概念

1.1 算法的基本框架

教与学算法（Teaching-Learning-Based Optimization, TLBO）是一种基于教学过程的启发式优化算法，它模拟了教室中教与学的过程。该算法的基本思想是：在教室中，学生通过两种方式学习，一是通过教师的指导，二是通过与其他学生互动。这两种学习方式在算法中被模拟为两个主要阶段：教师阶段和学生阶段。

在教师阶段，算法模拟了一个教师教授学生的过程。教师被视为当前的最佳解，而学生则是其他潜在解。教师会尝试“教授”学生，使他们的解向最佳解靠近。这一过程可通过一定的数学模型来实现，其中涉及的参数如教师因子和教学因子都会影响学生解的更新。

在学生阶段，学生之间会相互学习。这意味着每个学生会与其他随机选择的学生进行比较，并尝试从更好的学生那里学习。如果一个学生的解比另一个学生好，那么后者就会尝试更新自己的解，使其向前者的解靠近。这一过程同样基于一定的数学模型，以确保解的持续优化。

1.2 主要的改进策略和方法

尽管教与学算法已在多个领域显示出了其优越性，但在处理某些特定问题，特别是物流配送路径的优化时，仍存在一些局限性。为了克服这些局限性并提高算法的性能，研究者提出了多种改进策略。首先，为了增强算法的全局搜索能力并避免其过早收敛，可以引入随机性元素。这可以通过在教师阶段和学生阶段的解更新过程中，引入随机扰动因子来实现。这种随机扰动不仅可以帮助算法跳出局部最优的局限，还可以增加算法的多样性，从而提高搜索的广度。此外，结合其他启发式算法，如蚁群算法或粒子群优化，也是一种有效策略。这种混合方法结合了两种或多种算法的优点，旨在实现更快更稳定的收敛。其次，对于物流配送路径优化类问题，考虑实际约束条件至关重要。因此，改进的教与学算法可以引入一种约束处理机制，确保生成的解始终能满足实际需求。这可以通过罚函数法或修复策略来实现。这些方法能在算法迭代的过程中，有效处理不可行解，确保最终得到的解既能优化目标函数，又能满足所有约束条件。

1.3 算法的复杂性和性能分析

对于任何优化算法，计算的复杂性及其性能都是评价其有效性的关键指标。教与学算法，由于其独特的结构和操作，具有特定的复杂性和性能特点。如表1为教与学算法的复杂性和性能分析。

表1 教与学算法的复杂性和性能分析

从上表可以看出，教与学算法时间的复杂性主要受学生阶段的影响，因为在这一阶段，每个学生都需与其他学生进行比较。而空间复杂性则与问题的规模线性相关。在性能方面，算法在全局搜索和局部搜索间实现了良好的平衡，且对初始解的依赖性较低，这意味着算法具有很好的鲁棒性。

2 实验设计与方法

2.1 实验数据和基准

为了验证改进的教与学算法在物流配送路径优化问题上的性能，本研究选取了多组实际物流数据进行实验。这些数据来源于不同的物流公司，涵盖了从小规模的日常配送到大规模的跨国配送等各种规模的配送任务。表2描述了所选取的实验数据集的基本信息。

表2 实验数据集基本信息

为了评估算法的性能，本研究还选取了几种常用的物流配送路径的优化算法作为基准，包括遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法。这些算法在之前的研究中已被证明在物流配送路径优化问题上具有较好的性能。通过与这些基准算法作比较，可以更准确地评估改进教与学算法的性能和优势。

2.2 实验环境和工具

为确保实验的准确性和可重复性，本研究在统一的硬件和软件环境下进行。以下是对实验环境的详细描述。

a.硬件环境。处理器：Intel Core i7-9700K @ 3.60GHz；内存：32GB DDR4；存储：1TB SSD。

b.软件环境。操作系统：Ubuntu 20.04 LTS；编程语言：Python 3.8；优化库：SciPy 1.5.2。

为了实现和测试改进的教与学算法，本研究使用了Python语言，结合SciPy库中的优化工具。SciPy是一个开源的Python库，为科学计算提供了许多有用的工具，包括数值积分、插值、优化和统计等。

在实验中，物流配送的路径优化问题被建模为以下数学模型。

其中，f（x）是目标函数，表示总配送成本；gi（x）是不等式约束，表示各种物流限制，如车辆载重、配送时间窗等；hj（x）是等式约束，如货物的完整配送等。此外，为了评估算法的性能，本研究还使用了其他评价指标，如解的质量、算法的收敛速度和稳定性等。

2.3 实验方法和评价指标

为了全面评估改进的教与学算法在物流配送路径优化问题上的性能，本研究采用了一系列实验方法，并结合多个评价指标进行分析。

2.3.1 实验方法

问题建模：根据前文描述的数学模型，物流配送路径优化问题被转化为一个约束优化问题。其中，目标函数、不等式约束和等式约束均被明确定义。

算法实现：使用Python 3.8结合SciPy库，实现了教与学算法的改进。为了确保算法的稳定性和收敛性，对参数进行了多次调整和测试。

基准算法比较: 除了改进的教与学算法，本研究还选取了遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法作为基准。这些算法在相同的硬件和软件环境下实现了测试和使用。

多次运行：为了降低随机性的影响，每种算法在每个数据集上都运行了30次，并记录了每次的结果。

2.3.2 评价指标

解的质量（Solution Quality）：通过目标函数值来评估解的质量。较低的目标函数值表示更优的解。

收敛速度（Convergence Speed）：通过迭代次数和目标函数值的变化率来评估算法的收敛速度。较快的收敛速度表示算法能更迅速地找到更优解。

算法稳定性（Algorithm Stability）：通过多次运行结果的标准差来评估算法的稳定性。较小的标准差表示算法具有较好的稳定性。计算时间（Computational Time）：记录每次计算的运行时间，以评估算法的效率。

约束满足度（Constraint Satisfaction）：评估解是否满足所有约束条件，是否违反约束程度。

3 实验结果与分析

3.1 改进算法与传统算法的比较

为了全面评估改进的教与学算法的性能，本研究将其与传统的遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法进行了比较。表3为在DS1、DS2、DS3和DS4四个数据集上的比较结果。

表3 DS1、DS2、DS3 和DS4 数据集比较结果

从上表可以看出，改进的教与学算法在所有四个数据集上都得到了最低配送成本，这表明其在物流配送路径优化的问题上具有较好的性能。相比之下，遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法的性能略逊一筹，尤其是在大规模的数据集（如DS4）上，其与改进的教与学算法之间的差距更为明显。此外，改进的教与学算法不仅在解的质量上表现出色，其收敛速度和稳定性也相对较好。这得益于算法的改进策略，如引入的随机扰动因子和约束处理机制，使算法能更为有效地搜索解的空间，避免陷入局部最优的状况。总体来说，改进的教与学算法在物流配送路径优化问题上显示出了明显的优势，无论是在解的质量、收敛速度还是稳定性上，都超越了传统的遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法。

3.2 实验结果分析

改进的教与学算法在物流配送路径优化问题上具有显著优势。这一优势不仅仅体现在解的质量上，更体现在其于不同规模数据集上的稳健性和鲁棒性。尤其在大规模的数据集DS4上，其与其他算法的性能差距更为明显，这意味着改进的教与学算法更适合处理现实中复杂的物流配送问题。这种性能上的提升可以归因于几个关键因素。首先，引入的随机扰动因子为算法提供了更大的搜索空间，使其能更容易地跳出局部最优解，从而更有可能找到全局最优或近似最优解。其次，新的约束处理机制可确保解始终满足实际的物流需求，不仅提高了解的质量，还增强了算法的实用性。最后，与传统的教与学算法相比，改进策略增强了算法的自适应性，使其能根据不同问题的特性自动调整搜索策略，从而在各种情况下都能获得较好的性能。总之，实验结果充分证明了改进的教与学算法在物流配送路径优化问题上的有效性和优越性。其出色的性能表明，该算法有望成为处理此类问题的有力工具，为物流行业带来实际的经济效益。

4 建 议

4.1 基于实验结果的具体建议

实验结果明确揭示了改进的教与学算法在物流配送路径优化问题上的显著优势，为物流行业提供了一个明确的方向，即深入探索和实施这种先进的算法技术，以实现更高效、更经济的配送服务。物流公司应采纳并将改进的教与学算法整合到其现有的物流管理系统中。此外，更优化的配送路径意味着更快的配送速度和更高的客户满意度，将进一步增强公司的市场竞争力。然而，仅仅采纳这种算法是不够的。为了确保其在实际应用中的成功，物流公司还需采取一系列的辅助措施。例如，定期更新和维护数据至关重要。物流配送环境是动态变化的，包括交通状况、客户需求、货物种类等都有发生变化的风险。只有确保算法能基于最新、最准确的数据进行优化，才能确保其结果始终与实际情况相符。总的来说，改进的教与学算法为物流公司提供了一个宝贵的机会，即通过技术创新来优化业务。

4.2 对物流行业的策略和技术建议

在当前技术驱动的环境中，物流行业正面临着前所未有的机遇和挑战。为了保持竞争力并应对日益增长的客户需求，物流公司必须不断寻求创新和优化。物流公司应深入探索和利用现代技术，如物联网、大数据分析、人工智能和机器学习，来优化其运营情况。例如，物联网技术可以实时监控货物的状态和位置，从而提高货物追踪的准确性和透明度。大数据分析可以帮助公司更好地理解市场趋势和客户需求，从而制定更精准的市场策略。而人工智能和机器学习可以进一步提高配送路径优化算法的性能，使其更加智能和自适应。此外，物流公司还应重视与其他行业和领域的合作。随着全球化和电子商务的发展，物流已不再是一个孤立的领域，而是与许多其他行业，如零售、制造和金融等，紧密地相互联系。通过跨行业合作，物流公司可以获得更多资源和知识，从而更好地应对市场的变化和挑战。同时，这种合作还能为公司带来新的业务机会和增长点，从而实现持续的发展和创新。

4.3 未来研究和应用的方向建议

随着技术的快速发展和物流行业的持续变革，未来的研究和应用方向将更加多元和深入。以下是对未来研究和应用方向的建议：首先，深度学习和神经网络技术的图像识别到自然语言处理在许多领域已显示出了巨大的潜力。考虑到物流配送路径优化问题的复杂性，深度学习方法可为其提供更高效和准确的解决方案。未来的研究可以探索如何将深度学习技术与传统的优化算法相结合，以实现更高的优化性能。其次，随着量子计算的发展，量子算法可能可以为物流配送路径优化问题提供全新的解决思路。虽然量子计算目前还处于初级阶段，但其在某些计算密集型问题上的潜在优势已引起了社会的广泛关注。物流行业和学术界可以密切关注量子计算的发展，探索其在物流优化问题上应用的可能性。此外，考虑到全球化和环境变化带来的挑战，未来的物流配送路径优化研究应更重视可持续性和韧性。这意味着研究不仅要考虑经济效益，还要考虑环境和社会效益。例如，如何在保证配送效率的同时，减少碳排放和环境污染，将成为物流领域一个重要的研究方向。总的来说，物流配送路径优化问题在未来仍然具有广泛的研究和应用前景。但考虑到技术和市场的快速变化，物流行业和学术界都需要不断进行创新和探索，以应对新的挑战和机遇。

5 结 论

物流配送路径优化是物流行业的核心问题，其解决方案直接影响着企业的运营效率和经济效益。本文深入探讨了改进的教与学算法在此问题上的应用，并通过实证研究验证了其性能。与传统算法相比，改进的教与学算法不仅在解的质量上表现出色，其稳健性和鲁棒性也更为显著。总的来说，物流配送路径优化是一个既复杂又具有实际意义的问题。通过技术创新和深入研究，不仅可以为物流行业带来巨大的经济效益，还可以为社会和环境带来更大的益处。