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配送车辆线路优化算法研究

作　者: 吴淑娟
导　师: 吴中
学　校: 河海大学
专　业: 交通运输规划与管理
关键词: 配送车辆线路优化问题宽时间窗节约启发式算法标准遗传算法遗传节约混合算法
分类号: U116.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 677次
引　用: 9次
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内容摘要

物流的目标在于以最少的费用满足消费者的需求，对于物流中心来说，物流配送车辆的线路优化，是物流系统优化中一个关键的环节。正确合理的安排车辆的配送线路，可以有效的减少车辆的空驶率，降低运输成本，提高经济效益。物流配送车辆的线路优化问题(Vehicle Routing Problem，简称VRP)，是一个典型的有约束的组合优化问题，属于强NP难题。传统的求解VRP的方法有精确解法和启发式算法，其中节约启发式算法因其简单、容易于理解，成为许多其它算法的基础。遗传算法是一种自适应随机搜索方法，特别适合于组合优化问题，被认为是解决NP难题的途径。本文研究的车辆线路优化问题，其所有节点的运输任务要求在一个时间段之内完成，称为宽时间窗VRP。论文在研究大量相关资料的基础上，修正节约启发式算法和标准遗传算法用于解决宽时间窗VRP。并在遗传算法中融入节约启发算法思想，成功构造新的算法一遗传节约混合算法。本文构造的遗传节约混合算法是一个两层的伪并行搜索结构，充分利用了不同的领域搜索方法。对遗传节约算法比较分析表明：与相关算法相比较，它的优化能力、运行效率、可靠性均有一定提高。遗传节约混合算法对于遗传算法理论研究和实际应用具有一定价值。

全文目录

第一章绪论  9-14
  1．1 选题背景  9-10
  1．2 研究的目的  10-11
  1．3 国内外研究现状  11-12
  1．4 本文研究的问题以及工作内容  12-14
    1．4．1 研究的问题  12
    1．4．2 主要工作内容  12-14
第二章车辆线路优化问题(VRP)的数学模型与算法回顾  14-21
  2．1 数学模型  14-16
    2．1．1 一般VRP的数学模型  14-16
    2．1．2 宽时间窗VRP的数学模型  16
  2．2 VRP的算法回顾  16-21
第三章遗传算法概述  21-30
  3．1 算法的产生与发展  21-22
  3．2 基本遗传算法  22-23
  3．3 遗传算法实现的基本技术  23-29
    3．3．1 编码方法  23-24
    3．3．2 适应度函数  24-25
    3．3．3 遗传算子  25-27
    3．3．4 运行参数  27-28
    3．3．5 约束条件的处理方法  28-29
  3．4 遗传算法的特点与应用  29-30
第四章宽时间窗 VRP的节约启发式算法和标准遗传算法设计  30-42
  4．1 宽时间窗VRP的节约启发式算法设计  30-33
    4．1．1 算法思想  30-31
    4．1．2 算法步骤与框图  31-33
  4．2 宽时间窗VRP的标准遗传算法设计  33-42
    4．2．1 编码方法  33-34
    4．2．2 选择算子设计  34
    4．2．3 交叉算子设计  34-35
    4．2．4 变异算子设计  35-36
    4．2．5 控制参数与终止条件  36-37
    4．2．6 初始群体的确定  37-38
    4．2．7 适应度函数的确定  38-39
    4．2．8 求解VRP的标准遗传算法步骤与框图  39-42
第五章宽时间窗 VRP的遗传节约混合算法设计  42-51
  5．1 混合遗传算法的特点和基本原则  42-44
  5．2 宽时间窗VRP的遗传节约混合算法设计  44-47
    5．2．1 算法的基本思想  44-45
    5．2．2 算法的实现主要技术  45-47
  5．3 遗传节约混合遗传算法主要步骤和框图  47-48
  5．4 遗传节约混合算法的特点  48-51
第六章算法的实现及性能分析  51-64
  6．1 算法实现  51
  6．2 不同运行参数下遗传节约混合算法的性能分析  51-57
    6．2．1 算例说明  51-52
    6．2．2 群体规模对算法性能的影响  52-55
    6．2．3 交叉率、变异率对算法性能的影响  55-57
  6．3 三种算法的性能比较  57-58
  6．4 实例应用  58-64
第七章结论与展望  64-65
  7．1 结论  64
  7．2 研究展望  64-65
致谢  65-66
参考文献  66-70
附录遗传节约混合算法源程序  70-94

配送车辆线路优化算法研究

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