本科生毕业论文蚁群算法

论文题目是全文给读者和编辑和第一印象，文题的好坏对论文能否利用具有举足轻重的作用。下面我给大家带来2021物流方向经典论文题目参考，希望能帮助到大家!

物流配送论文题目

1、 京东自建物流配送模式研究

2、 民用无人机在物流配送行业中的分析与设计

3、 基于Spark的并行遗传算法在物流配送问题中的应用

4、 “大数据”思维下的烟草物流配送中心设备管理系统开发与应用

5、 互联网+视角下农村电商物流配送运作模式分析

6、 O2O模式下电商物流配送策略探析

7、 基于共享经济背景的农村物流配送体系构建——以新型城镇化背景下的长株潭农村地区为例

8、 基于无人机物流配送的战时快速卫勤保障体系探讨

9、 RFID技术应用于农超对接物流配送系统的经济效应

10、 基于蚁群算法的物流配送路径的研究

11、 城市物流配送车辆调度模型及优化

12、 基于电商环境的农产品物流配送体系构建

13、 物流配送的绩效评价体系的构建——以苏宁易购为例

14、 我国零售业连锁经营的物流配送模式优化研究

15、 大型物流配送中心的主动式仓储调度策略及其性能分析

16、 农村电子商务物流配送改革策略分析

17、 浅谈京东物流配送模式的优化

18、 国内连锁超市物流配送优化方案研究

19、 大数据背景下电子商务物流配送模式研究

20、 B2C电子商务企业物流配送模式比较研究

21、 基于组合拍卖的B2C电商物流配送研究

22、 国内连锁经营企业物流配送模式对库存水平影响的实证研究

23、 物联网技术下的农产品冷链物流配送优化研究

24、 基于改进自适应遗传算法的物流配送路径优化研究

25、 基于城市道路拥堵的物流配送车辆停车收费定价研究

26、 鑫威超市基于顾客满意度的物流配送管理研究

27、 浅析生鲜农产品电商物流配送模式的优化

28、 借鉴欧美城市物流配送的 经验 做法解决好我国城市物流“最后一公里”问题

29、 改进人工人群搜索算法在基于LBS物流配送中的应用

30、 基于层次化网络优化的烟草物流配送网络的开发与设计

31、 基于模拟退火算法最优物流配送问题的应用

32、 改进差分进化算法在物流配送中的多目标优化研究

33、 一种面向智慧城市的自动物流配送系统初探

34、 农产品电商综合物流配送模式研究——以广西海吉星电商综合配送模式为例

35、 茶产业发展中物流配送模式研究

36、 TSP模型在蔬菜基地物流配送中的应用

37、 O2O模式下物流配送研究综述

38、 基于Fle_sim的山区生鲜农产品冷链物流配送网络仿真分析

39、 O2O模式下零售企业物流配送网络节点的优化布局

40、 电子商务环境下物流配送网络协同性研究

41、 共享经济视角下我国乡村地区最后一公里物流配送模式优化研究

42、 7-11物流配送模式分析

43、 基于RFID&GPS/GPRS技术下的电商生鲜物流配送

44、 柳州融水电子商务物流配送路径优化

45、 基于直觉模糊集的中小型企业第三方物流配送服务商选择研究

46、 城市冷链物流配送车辆路径问题研究

47、 基于容器标准化的智能物流配送

48、 基于城乡双向互动的物流配送网络创新研究

49、 农村连锁超市物流配送问题及解决途径探究

50、 O2O模式连锁企业农产品物流配送路径优化

最全物流管理论文题目

1、第三方物流信息技术应用研究

2、B2B电子商务对交易成本的影响的分析

3、电子商务的发展对第三产业结构的影响

4、电子商务时代的企业价值创新

5、电子商务时代网络营销的变迁

6、电子商务的发展创新与环境构筑

7、电子商务环境下的敏捷制造研究

8、电子商务环境下物流企业经营战略分析

9、电子商务时代和信息时代的供应链管理与物流配送

10、电子商务环境下物流业发展对策探讨

11、电子商务时代的物流配送思考

12、电子商务对企业的影响与对策

13、试论企业电子商务的风险控制

14、试论电子商务与高新技术产业发展战略

15、网络经济时代下的传统企业电子商务化

16、电子商务发展的现状、难题及对策分析

17、论包装在运输过程中的作用

18、浅谈运输成本控制

19、论智能运输系统在我国的发展

20、中国公路货物运输发展研究

21、公路危险品运输管理探讨

22、浅谈超载运输的危害及其对策

23、浅谈超限运输的危害及其对策

24、道路危险货物运输中的若干问题研究

25、浅谈运输工具的选择对成本的影响

26、道路运输责任划分的研究与分析

27、浅谈运输线路的选择和优化

28、道路货运装卸搬运合理化的研究与探讨

29、浅谈运输合理化

30、关于__市快速公交系统的调查与分析

31、关于__市__集装箱运输公司的调查与研究

32、关于公路集装箱运输经济学初步理论研究

33、基于集装箱的离散型、分布式运输生产与运作初步研究

34、关于公路集装箱运输企业IT战略研究

35、浅议公路集装箱运输系统及关键系统需求

36、公路与铁路集装箱运输相关法规调查与分析

37、公路集装箱运输管理信息系统初步研究

38、供应链管理环境下第三方物流企业发展策略研究

39、第三方物流企业经营战略研究

40、__物流信息系统规划设计

41、物流企业核心竟争力研究

42、__物流通道系统规划设计

43、物流中心规划与设计 方法 研究

44、物流配送路线优化的研究

45、试论区域经济中的现代物流发展战略

46、试析供应链管理对中国企业发展的影响与作用

47、关于现代物流园区建设的思考与建议

48、关于建立区域物流规划的的战略思考

49、区域现代物流产业发展规划

50、__企业物流系统整体规划

51、基于供应链设计和规划的方法应用

52、基于中部崛起的河南物流业发展对策分析

53、“牛鞭效应”产生的机理与对策研究

54、关于我国内陆地区现代物流系统规划的几点思考

55、论货物 运输合同 的法律适用

56、如何构建我国的物流法律法规体系

57、论海上货物运输合同的违约责任

58、仓单制度研究

59、仓储法律制度研究

60、校园规划设计招投标若干问题的研究

物流管理 毕业 论文题目

1、集成化智能物流管理实验室建设研究

2、现代物流管理中的信息网络化及其实施对策

3、高职物流管理专业人才培养模式实践研究

4、基于现代学徒制的物流管理专业实践教学体系的思考

5、以学生就业为导向的中职物流管理教学探讨

6、关于物流管理人才队伍建设的思考

7、连锁零售企业物流管理与业务流程再造

8、高职院校物流管理专业实践教学模式的思考与探索

9、物流技术发展对物流管理的影响分析

10、物流管理专业人才培养国际化路径探索

11、物流管理专业人才培育对接区域经济岗位问题研究

12、高职物流管理专业建设存在的问题及对策

13、互联网时代电子商务与物流管理模式的优化

14、大数据背景下企业物流管理分析

15、提升高职物流管理专业毕业设计质量对策研究

16、成品油物流管理对销售企业实力提升的分析

17、浅析高职物流管理专业实践教学

18、现代学徒制物流管理的研究

19、板式家具生产物流管理研究

20、河南民办高校物流管理人才培养模式改革研究

21、研究海外冶金项目采购与物流管理

22、浅析基于区域经济发展的交通运输物流管理途径

23、低碳经济背景下的绿色物流管理策略

24、电子商务环境下的物流管理创新研究

25、企业采购与物流管理关系探讨

26、电子商务环境下的物流管理创新探讨

27、基于"互联网+"的中小企业物流管理模式研究

28、基于SSM框架的物流管理系统的设计实现

29、基于SSH技术的物流管理系统的设计与实现

30、试析物联网在物流管理中的应用

31、电子商务环境下物流管理的优化对策简析

32、地方本科高校应用型物流管理人才培养模式创新研究

33、VR技术在物流管理专业实践教学中的应用研究

34、新时代高职物流管理专业教师培养探索研究

35、汽车零部件物流管理及相关技术分析

36、带领物流管理专业学生学习差分方程的一点经验

37、物流管理专业转段教学衔接实践探索

38、普通高校物流管理本科教学问题对策分析

39、电子废物拆解企业物流管理探究

40、技能大赛背景下物流管理专业课程教学研究

41、企业物流管理信息化存在的问题及对策分析

42、信息化背景下的物流管理课程教学模式研究

43、基于GIS的武汉市物流管理系统

44、职业院校物流管理职业技能竞赛方案开发与设计研究

45、基于电子商务背景下物流管理的创新分析

46、电子商务环境下的物流管理创新研究

47、基于工学结合的高职物流管理专业课程体系研究

48、物联网技术在可视化与智能化物流管理中的应用

49、翻转课堂模式在物流管理课程教学中的应用研究

50、基于物流技能大赛的创新创业物流管理人才培养方案研究

51、高职院校物流管理专业实训教学分析

52、电子商务环境下的物流管理创新研究

53、高职物流管理专业课程教学存在的问题之我见

54、智慧物流背景下高职物流管理人才培养模式改革探究

55、基于信息技术的高职物流管理专业教学模式创新的研究

56、基于B/S的第三方物流管理系统设计与实现

57、小微企业物流管理优化

58、项目教学法在中职物流管理专业教学中的运用探讨

59、基于创新创业能力培养的物流管理专业实践教学改革研究

60、高职物流管理专业教学资源库建设现状与对策研究

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我以前是学物流管理的，论文写的是关于粒子群优化算法，和蚁群算法有些类似吧。当时也没怎么学过编程，论文里验证算法的程序都是自己用java慢慢写出来的。编程其实不难，因为写这个程序只需要用到最基本的编程知识，算法里面只有加减乘除等最基本的运算形式，再写个界面就行了，界面的代码网上例子一大堆，一搜就搜到了。至于写程序涉及到的其他东西，什么代码优化了，什么测试了，对我们来说根本不用考虑。

概念：蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值其原理：为什么小小的蚂蚁能够找到食物？他们具有智能么？设想，如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序，那么这个程序要多么复杂呢？首先，你要让蚂蚁能够避开障碍物，就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物，其次，要让蚂蚁找到食物，就需要让他们遍历空间上的所有点；再次，如果要让蚂蚁找到最短的路径，那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼的编程，因为程序的错误也许会让你前功尽弃。这是多么不可思议的程序！太复杂了，恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序应用范围：蚂蚁观察到的范围是一个方格世界，蚂蚁有一个参数为速度半径（一般是3），那么它能观察到的范围就是3*3个方格世界，并且能移动的距离也在这个范围之内引申：跟着蚂蚁的踪迹，你找到了什么？通过上面的原理叙述和实际操作，我们不难发现蚂蚁之所以具有智能行为，完全归功于它的简单行为规则，而这些规则综合起来具有下面两个方面的特点： 1、多样性 2、正反馈 多样性保证了蚂蚁在觅食的时候不置走进死胡同而无限循环，正反馈机制则保证了相对优良的信息能够被保存下来。我们可以把多样性看成是一种创造能力，而正反馈是一种学习强化能力。正反馈的力量也可以比喻成权威的意见，而多样性是打破权威体现的创造性，正是这两点小心翼翼的巧妙结合才使得智能行为涌现出来了。 引申来讲，大自然的进化，社会的进步、人类的创新实际上都离不开这两样东西，多样性保证了系统的创新能力，正反馈保证了优良特性能够得到强化，两者要恰到好处的结合。如果多样性过剩，也就是系统过于活跃，这相当于蚂蚁会过多的随机运动，它就会陷入混沌状态；而相反，多样性不够，正反馈机制过强，那么系统就好比一潭死水。这在蚁群中来讲就表现为，蚂蚁的行为过于僵硬，当环境变化了，蚂蚁群仍然不能适当的调整。 既然复杂性、智能行为是根据底层规则涌现的，既然底层规则具有多样性和正反馈特点，那么也许你会问这些规则是哪里来的？多样性和正反馈又是哪里来的？我本人的意见：规则来源于大自然的进化。而大自然的进化根据刚才讲的也体现为多样性和正反馈的巧妙结合。而这样的巧妙结合又是为什么呢？为什么在你眼前呈现的世界是如此栩栩如生呢？答案在于环境造就了这一切，之所以你看到栩栩如生的世界，是因为那些不能够适应环境的多样性与正反馈的结合都已经死掉了，被环境淘汰了！ 蚁群算法的实现 下面的程序开始运行之后，蚂蚁们开始从窝里出动了，寻找食物；他们会顺着屏幕爬满整个画面，直到找到食物再返回窝。 其中，‘F’点表示食物，‘H’表示窝，白色块表示障碍物，‘+’就是蚂蚁了。具体参考希望对你有帮助，谢谢。

蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术.它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为.蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值.蚁群算法是一种求解组合最优化问题的新型通用启发式方法,该方法具有正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索的特点.通过建立适当的数学模型,基于故障过电流的配电网故障定位变为一种非线性全局寻优问题.由柳洪平创建.预期的结果：各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物.当一只找到食物以后,它会向环境释放一种信息素,吸引其他的蚂蚁过来,这样越来越多的蚂蚁会找到食物!有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路,他们会另辟蹊径,如果令开辟的道路比原来的其他道路更短,那么,渐渐,更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来.最后,经过一段时间运行,可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着.原理：为什么小小的蚂蚁能够找到食物?他们具有智能么?设想,如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序,那么这个程序要多么复杂呢?首先,你要让蚂蚁能够避开障碍物,就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物,其次,要让蚂蚁找到食物,就需要让他们遍历空间上的所有点；再次,如果要让蚂蚁找到最短的路径,那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小,而且更重要的是,你要小心翼翼的编程,因为程序的错误也许会让你前功尽弃.这是多么不可思议的程序!太复杂了,恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序.然而,事实并没有你想得那么复杂,上面这个程序每个蚂蚁的核心程序编码不过100多行!为什么这么简单的程序会让蚂蚁干这样复杂的事情?答案是：简单规则的涌现.事实上,每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息,他们其实只关心很小范围内的眼前信息,而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策,这样,在蚁群这个集体里,复杂性的行为就会凸现出来.这就是人工生命、复杂性科学解释的规律!那么,这些简单规则是什么呢?下面详细说明：1、范围：蚂蚁观察到的范围是一个方格世界,蚂蚁有一个参数为速度半径（一般是3）,那么它能观察到的范围就是3*3个方格世界,并且能移动的距离也在这个范围之内.2、环境：蚂蚁所在的环境是一个虚拟的世界,其中有障碍物,有别的蚂蚁,还有信息素,信息素有两种,一种是找到食物的蚂蚁洒下的食物信息素,一种是找到窝的蚂蚁洒下的窝的信息素.每个蚂蚁都仅仅能感知它范围内的环境信息.环境以一定的速率让信息素消失.3、觅食规则：在每只蚂蚁能感知的范围内寻找是否有食物,如果有就直接过去.否则看是否有信息素,并且比较在能感知的范围内哪一点的信息素最多,这样,它就朝信息素多的地方走,并且每只蚂蚁多会以小概率犯错误,从而并不是往信息素最多的点移动.蚂蚁找窝的规则和上面一样,只不过它对窝的信息素做出反应,而对食物信息素没反应.4、移动规则： 每只蚂蚁都朝向信息素最多的方向移,并且,当周围没有信息素指引的时候,蚂蚁会按照自己原来运动的方向惯性的运动下去,并且,在运动的方向有一个随机的小的扰动.为了防止蚂蚁原地转圈,它会记住最近刚走过了哪些点,如果发现要走的下一点已经在最近走过了,它就会尽量避开.5、避障规则：如果蚂蚁要移动的方向有障碍物挡住,它会随机的选择另一个方向,并且有信息素指引的话,它会按照觅食的规则行为. 7、播撒信息素规则：每只蚂蚁在刚找到食物或者窝的时候撒发的信息素最多,并随着它走远的距离,播撒的信息素越来越少.根据这几条规则,蚂蚁之间并没有直接的关系,但是每只蚂蚁都和环境发生交互,而通过信息素这个纽带,实际上把各个蚂蚁之间关联起来了.比如,当一只蚂蚁找到了食物,它并没有直接告诉其它蚂蚁这儿有食物,而是向环境播撒信息素,当其它的蚂蚁经过它附近的时候,就会感觉到信息素的存在,进而根据信息素的指引找到了食物.问题：说了这么多,蚂蚁究竟是怎么找到食物的呢?在没有蚂蚁找到食物的时候,环境没有有用的信息素,那么蚂蚁为什么会相对有效的找到食物呢?这要归功于蚂蚁的移动规则,尤其是在没有信息素时候的移动规则.首先,它要能尽量保持某种惯性,这样使得蚂蚁尽量向前方移动（开始,这个前方是随机固定的一个方向）,而不是原地无谓的打转或者震动；其次,蚂蚁要有一定的随机性,虽然有了固定的方向,但它也不能像粒子一样直线运动下去,而是有一个随机的干扰.这样就使得蚂蚁运动起来具有了一定的目的性,尽量保持原来的方向,但又有新的试探,尤其当碰到障碍物的时候它会立即改变方向,这可以看成一种选择的过程,也就是环境的障碍物让蚂蚁的某个方向正确,而其他方向则不对.这就解释了为什么单个蚂蚁在复杂的诸如迷宫的地图中仍然能找到隐蔽得很好的食物.当然,在有一只蚂蚁找到了食物的时候,其他蚂蚁会沿着信息素很快找到食物的.蚂蚁如何找到最短路径的?这一是要归功于信息素,另外要归功于环境,具体说是计算机时钟.信息素多的地方显然经过这里的蚂蚁会多,因而会有更多的蚂蚁聚集过来.假设有两条路从窝通向食物,开始的时候,走这两条路的蚂蚁数量同样多（或者较长的路上蚂蚁多,这也无关紧要）.当蚂蚁沿着一条路到达终点以后会马上返回来,这样,短的路蚂蚁来回一次的时间就短,这也意味着重复的频率就快,因而在单位时间里走过的蚂蚁数目就多,洒下的信息素自然也会多,自然会有更多的蚂蚁被吸引过来,从而洒下更多的信息素……；而长的路正相反,因此,越来越多地蚂蚁聚集到较短的路径上来,最短的路径就近似找到了.也许有人会问局部最短路径和全局最短路的问题,实际上蚂蚁逐渐接近全局最短路的,为什么呢?这源于蚂蚁会犯错误,也就是它会按照一定的概率不往信息素高的地方走而另辟蹊径,这可以理解为一种创新,这种创新如果能缩短路途,那么根据刚才叙述的原理,更多的蚂蚁会被吸引过来.引申跟着蚂蚁的踪迹,你找到了什么?通过上面的原理叙述和实际操作,我们不难发现蚂蚁之所以具有智能行为,完全归功于它的简单行为规则,而这些规则综合起来具有下面两个方面的特点：1、多样性2、正反馈多样性保证了蚂蚁在觅食的时候不置走进死胡同而无限循环,正反馈机制则保证了相对优良的信息能够被保存下来.我们可以把多样性看成是一种创造能力,而正反馈是一种学习强化能力.正反馈的力量也可以比喻成权威的意见,而多样性是打破权威体现的创造性,正是这两点小心翼翼的巧妙结合才使得智能行为涌现出来了.引申来讲,大自然的进化,社会的进步、人类的创新实际上都离不开这两样东西,多样性保证了系统的创新能力,正反馈保证了优良特性能够得到强化,两者要恰到好处的结合.如果多样性过剩,也就是系统过于活跃,这相当于蚂蚁会过多的随机运动,它就会陷入混沌状态；而相反,多样性不够,正反馈机制过强,那么系统就好比一潭死水.这在蚁群中来讲就表现为,蚂蚁的行为过于僵硬,当环境变化了,蚂蚁群仍然不能适当的调整.既然复杂性、智能行为是根据底层规则涌现的,既然底层规则具有多样性和正反馈特点,那么也许你会问这些规则是哪里来的?多样性和正反馈又是哪里来的?我本人的意见：规则来源于大自然的进化.而大自然的进化根据刚才讲的也体现为多样性和正反馈的巧妙结合.而这样的巧妙结合又是为什么呢?为什么在你眼前呈现的世界是如此栩栩如生呢?答案在于环境造就了这一切,之所以你看到栩栩如生的世界,是因为那些不能够适应环境的多样性与正反馈的结合都已经死掉了,被环境淘汰了!参数说明：最大信息素：蚂蚁在一开始拥有的信息素总量,越大表示程序在较长一段时间能够存在信息素.信息素消减的速度：随着时间的流逝,已经存在于世界上的信息素会消减,这个数值越大,那么消减的越快.错误概率表示这个蚂蚁不往信息素最大的区域走的概率,越大则表示这个蚂蚁越有创新性.速度半径表示蚂蚁一次能走的最大长度,也表示这个蚂蚁的感知范围.记忆能力表示蚂蚁能记住多少个刚刚走过点的坐标,这个值避免了蚂蚁在本地打转,停滞不前.而这个值越大那么整个系统运行速度就慢,越小则蚂蚁越容易原地转圈.蚁群算法的实现下面的程序开始运行之后,蚂蚁们开始从窝里出动了,寻找食物；他们会顺着屏幕爬满整个画面,直到找到食物再返回窝.其中,‘F’点表示食物,‘H’表示窝,白色块表示障碍物,‘+’就是蚂蚁了.参数说明：最大信息素：蚂蚁在一开始拥有的信息素总量,越大表示程序在较长一段时间能够存在信息素.信息素消减的速度：随着时间的流逝,已经存在于世界上的信息素会消减,这个数值越大,那么消减的越快.错误概率表示这个蚂蚁不往信息素最大的区域走的概率,越大则表示这个蚂蚁越有创新性.速度半径表示蚂蚁一次能走的最大长度,也表示这个蚂蚁的感知范围.记忆能力表示蚂蚁能记住多少个刚刚走过点的坐标,这个值避免了蚂蚁在本地打转,停滞不前.而这个值越大那么整个系统运行速度就慢,越小则蚂蚁越容易原地转圈.