一、前言
物料准时送达流水线的每个工位是保证流水线连续性生产的前提和保障。物料准时送达流水线的每个工位是保证流水线连续性生产的前提和保障。现在，物流因具有广阔的前景和增值功能正在全球范围内迅速发展。高效的物流对于国家优化资源配置，企业增强竞争力和增加企业的利润具有重要的意义。作为物流组成中的重要环节——运输服务，是企业降低运输成本，提高运输质量和效率的有效途径。车辆路径问题是运输服务中的主要问题，它是在满足客户需求的前提下，通过对货物的运输线路进行优化，以最低的运输成本将货物送达目的地。
本文意在分析了现阶段汽车总装线物料配送中存在的问题，选择适用于改良汽车总装线物料配送路径规划的方法，运用遗传算法针对某一公司的总装线路径进行优化分析，发现其现阶段的不足并改进。
关键词.汽车总装线、路径优化、改进
- 主题：
1、本论文研究的路径优化所采用基本方法有：蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法、模型方法等。根据选定公司的总装线的具体问题选择合适的算法进行改进，计算优化后的配送总路程，并与之前的总装线进行比较。
1.1蚁群算法的由来：蚂蚁是地球上最常见、数量最多的昆虫种类之一，常常成群结队地出现在人类的日常生活环境中。这些昆虫的群体生物智能特征，引起了一些学者的注意。意大利学者M.Dorigo，V.Maniezzo等人在观察蚂蚁的觅食习性时发现，蚂蚁总能找到巢穴与食物源之间的最短路径。经研究发现，蚂蚁的这种群体协作功能是通过一种遗留在其来往路径上的叫做信息素(Pheromone)的 挥发性化学物质来进行通信和协调的。 化学通信是蚂蚁采取的基本信息交流方式之一，在蚂蚁的生活习性中起着重要的作用。通过对蚂蚁 觅食行为的研究，他们发现，整个蚁群就是通过这种信息素进行相互协作，形成 正反馈，从而使多个路径上的蚂蚁都逐渐聚集到最短的那条路径上。
1.1.1蚁群算法的特点
（1)蚁群算法是一种自组织的算法。
在系统论中，自组织和它组织是组织的两个基本分类，其区别在于组织力或组织指令是来自于系统的内部还是来自于系统的外部，来自于系统内部的是自组织，来自于系统外部的是他组织。如果系统在获得空间的、时间的或者功能结构的过程中，没有外界的特定干预，我们便说系统是自组织的。在抽象意义上讲，自组织就是在没有外界作用下使得系统熵减小的过程(即是系统从无序到有序的变化过程)。蚁群算法充分体现了这个过程，以蚂蚁群体优化为例子说明。当算法开始的初期，单个的人工蚂蚁无序的寻找解，算法经过一段时间的演化，人工蚂蚁间通过信息激素的作用，自发的越来越趋向于寻找到接近最优解的一些解，这就是一个无序到有序的过程。
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