介绍

概要

找到一条从中心点出发到所有需求点等待时间最短的路径，再根据物资的优先级分配物资。

第一步：读取数据。

从excel表中读取需求点分表，供应量总表，车辆类型表、距离表，并且根据需求点分表汇总得到需求点汇总表、物资类型汇总表。

第二步：寻找路线

寻找路线使用的衡量标准是需求点等待时间（也就是所有到j点的路线中，耗时最长的那条路线的时间花费为该需求点的等待时间），优化的目标的所有需求点的总等待时间。 寻找路线的算法是基于蚁群算法的改进算法。

第三步：选择蚂蚁组合

该步骤确定一个阈值（体积阈值或者重量阈值），阈值是需求物资的按照一定比例设置的值。该阈值是装载物资的限制，根据阈值匹配合适的蚂蚁。让所有的点的物资都能装至少阈值那么多的物资到蚂蚁上（一只蚂蚁由若干辆车子组合而成），从而保证了公平性。

第四步：初次分配

对选择的蚂蚁装载货物。要在恰好满足阈值的条件下，按照需求点物资的权重由高到低装载。装载时是根据每辆车子体积或者重量限制来装载的。

第五步：最终分配

这一步叫做第二次分配。第一次分配会产生剩余空间，这一次的分配就是利用完这些剩余空间。 蚂蚁剩余空间的分配也遵循按照需求点物资的权重由高到低装载，直至蚂蚁空间用完或者需求点物资装完。

数据输入输出

数据输入：

原始数据输入：

excel文件：各个需求点的数据，以及车辆数据，供应量数据，需求点距离数据。

参数控制：

xunzhaoluxiannew.py文件：在该文件末尾的“手动设置参数区域”可以设置寻找路线相关参数和蚂蚁匹配相关参数。 寻找路线相关参数包括：最大迭代次数N、信息素浓度Taoij的权值alpha、期望Eataij的权值belta、每只蚂蚁继续访问的概率Padd、信息素挥发率rou等。 蚂蚁匹配相关参数包括：公平系数。公平系数可以不自己设置。公平系数是一个数组，长度和车辆组合类型个数相同；假如公平系数元素的值设置得不合理，程序会自动调整成合理系数。

数据输出：

图像：

寻找路线迭代过程中最短等待时间的曲线。

文字输出：

第一步：读取数据的相关数据；
在第一步和第二步之间有注意观察最短总等待时间的提醒；
第二步：寻找路线的相关数据；
第三步：自动选择合理公平系数并匹配蚂蚁，并打印出选择的蚂蚁的相关数据；
第四步：初次分配的相关数据；
第五步：最终分配的相关数据；            

如何使用

运行xunzhaoluxiannew.py文件即可。 需要提前安装xlrd包用于读取excel文件，若提示缺少文件，则在windows的cmd中键入pip install xlrd，安装xlrd包。

结果：

第二步得到我们寻找的到所有需求点等待时间最短的路径；
第五步得到每个需求点分配多少物资，选择哪只蚂蚁，每辆车装哪些物资，走的什么路线等待多久等。
所有的运行结果都反应在文字输出部分打印出来。