网络化军用车辆调度管理信息系统研究

摘要

现代高技术条件下的信息化战争，具有很强的联合性、机动性、透明度和突发性。作战部队的物资需求已从“少品种、大批量、少批次、长周期”转变为“多品种、小批量、多批次、短周期”。这就对后勤保障及军事物流提出了更高要求。军事运输是军事物流的核心工作，军车调度又是军事运输系统中关键的一环，如何经济地安排车辆的运输路径，降低运输成本，是军事物流管理者面临的一个很重要的决策问题，引起了广大决策者和研究者的兴趣。
　　 遗传算法是一种自适应随机搜索算法，在解决物流配送车辆调度这类NP难(Non-Polynomial Hard)问题时，具有搜索空间大，自适应性和鲁棒性强等特点，是用来求解车辆调度优化问题一种较为理想的算法。但是由于遗传算法在搜索过程中容易陷入局部最优，以及初始种群的选择对算法的效果有较大的影响，所以用单纯的遗传算法解决车辆调度问题通常不能取得较好的结果。
　　 论文研究对象为部队基层军事运输工作中的军车调度优化问题。军事运输有其特有的特点和要求，为使研究问题更具针对性，确定论文研究重点为有时间窗的车辆调度问题。通过深入研究，针对军事运输的特殊性，提出了基于时间序列的单亲遗传算法来优化车辆调度方案，并配合父子竞争选择算子和多点交叉算子，以提高单亲遗传算法的搜索效率，加快收敛速度，较好地解决了遗传算法易早熟，且构造交叉算子复杂，搜索效率低的缺点，得到了较好的调度效果。
　　 论文在研究车辆调度优化问题的基础上，还设计出了军车调度管理信息系统，并将军车调度和管理集成到一起，从而使以前盲目性、定性化的军车调度管理工作问题具有了计划性、定量化和可操作性的优点，为深入研究“配送式”军事物流，提高基层部队后勤保障能力奠定一定的基础。

目录

文摘

英文文摘

声明

1绪论

1.1课题研究背景及意义

1.2车辆调度的发展

1.3论文结构与主要内容

2车辆调度问题概述

2.1车辆调度问题的提出

2.1.1问题的提出

2.1.2车辆调度问题的构成要素分析

2.1.3车辆调度不合理分析

2.1.4车辆调度问题的分类

2.2车辆调度问题的求解方法

2.2.1精确算法

2.2.2近似算法

2.3选用遗传算法的原因

2.4本章小结

3遗传算法及其在车辆调度优化问题中的应用

3.1遗传算法概述

3.1.1遗传算法基本概念

3.1.2遗传算法的基本要素及工作流程

3.1.3遗传算法的优缺点

3.1.4遗传算法的应用领域

3.2遗传算法在车辆调度问题中的应用

3.2.1编码和初始种群

3.2.2适应度函数的设计

3.2.3选择

3.2.4常用交叉算子

3.2.5常用变异算子

3.2.6控制参数

3.3单亲遗传算法简介

3.3.1概述

3.3.2单亲遗传操作

3.3.3单亲遗传算法的特点

3.4本章小结

4有时间窗军车调度问题建模及算法研究

4.1问题描述

4.2模型建立

4.3模型求解方案

4.4实验分析

4.5满载军车调度问题的研究

4.6本章小结

5军车调度管理信息系统设计

5.1系统总体设计

5.1.1系统设计原则

5.1.2主要业务流程

5.1.3管理信息系统功能结构

5.2调度子系统设计

5.3管理信息系统软件实现技术简介

5.3.1基于B/S的体系结构

5.3.2数据库设计

5.3.3系统实现

5.4本章小结

6总结与展望

致 谢

参考文献

附录 作者在攻读学位期间发表的论文目录: