半开放式多配送中心多车型车辆路径优化问题研究

摘要

车辆路径优化问题是典型的组合优化问题，是基于系统优化的思想，对运输作业服务中车辆的路径进行优化的方式，以达到运输作业服务中目标函数最优化的问题。随着经济节奏的加快对运输作业服务所提出的要求多样化，以及车辆路径优化问题研究的深入，车辆路径优化问题衍生出了数量繁多的种类、取得了不菲的成就，也更一步贴近了实际运输作业服务所面临的场景。
　　然而，在为数众多的研究成果中，绝大多数的学者都忽略了运输作业服务非一次性的特性，更多地追求当前运输作业服务的目标最优化，忽略了当前运输作业服务目标最优化可能给下一周期运输作业服务可能带来的不便，甚至于对运输作业服务长期成本控制可能带来的负面效应。
　　本文在追求当前周期运输作业服务成本最小化的基础上，将尽可能减小对下一周期运输作业带来的影响加入问题的考虑范围，即同时追求下一周期运输作业开始前配送中心预计发货量与停靠车辆运输能力之间方差和最小化，提出了改进之后的半开放式车辆路径规划的概念。建立了基于多配送中心多车型条件下的多目标优化问题模型——半开放式多配送中心多车型车辆路径优化问题数学模型，同时，将非劣解与支配解的概念运用于标准粒子群优化算法，设计了解决该问题的多目标粒子群优化算法。利用粒子群优化算法对初始解依赖性小，参数简单易于控制的优点求解该问题的经典算例，以验证本文所提出的半开放式车辆路径规划策略的可行性、问题数学模型的有效性，并求得最终的优化解。

目录

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 国内外研究现状

1．1．2 多配送中心问题研究现状

1．2．2 多车型问题研究现状

1．2．3 多车型多配送中心问题研究现状

1．2．4 半开放式车辆路径研究现状

1．3 研究主要内容、方法及技术路线

1．3．1 研究主要内容

1．3．2 研究方法

1．3．3 研究的技术路线

第二章 车辆路径问题及其优化目标

2．1 车辆路径问题概述

2．1．1 车辆路径问题的描述

2．1．2 车辆路径问题分类

2．2 多车型多配送中心车辆路径问题描述

2．1．1 多配送中心车辆路径问题的描述

2．1．2 多车型车辆路径问题描述

2．1．3 多车型多配送中心车辆路径问题描述

2．3 半开放式车辆路径描述

2．3．1 基于车辆路径问题的分类概述

2．3．2 半开放式多车型多配送中心车辆路径问题概述

第三章 粒子群优化算法概述

3．1 粒子群优化算法概述

3．1．1 用于车辆路径优化问题的算法回顾

3．1．2 用于车辆路径问题的粒子群算法回顾

3．2 粒子群算法概述

3．2．1 标准粒子群算法概述

3．2．2 粒子群算法常见优化策略

3．2．3 基于粒子群的多目标算法

3．3 问题算法设计

3．3．1 问题算法改进策略

3．3．2 算法编码设计

第四章 问题模型及求解

4．1 半开放式多车型多配送中心车辆路径优化问题模型

4．1．1 问题描述与假设

4．1．2 符号含义

4．1．3 问题约束条件及含义

4．1．4 问题数学模型

4．2 问题算法设计

4．2．1 多目标粒子群算法设计

4．2．2 问题算法求解流程

4．2．3 算法编码

4．3 算法参数分析

4．3．1 粒子种群数目对于多目标粒子群算法的影响

4．3．2 参数c1、c2对于多目标粒子群算法的影响

第五章 案例计算

5．1 案例基本情况

5．2 算例计算结果与分析

5．2．1 计算结果一

5．2．2 计算结果二

5．2．3 计算结果三

5．2．4 计算结果四

5．2．5 计算结果五

5．3 结果分析

第六章 结论与展望

参考文献

附录

攻读学位期间发表的论文、参与的课题

声明

致谢