模糊旅行时间联盟运输调度问题粒子群算法研究

摘要

联盟运输调度问题（Allied Vehicle Routing Problem，AVRP）研究的是物流联盟架构下的运输调度的最优化，是运筹学、应用数学、网络分析、图论、计算机应用及交通运输等学科研究的一个热点问题。本论文针对模糊旅行时间条件下的不同扩展特征几类AVRP，分别进行了数学建模、模型求解算法设计及仿真实验，主要工作如下： 1．研究了单配送中心、单车型的联盟运输调度问题，在建立了该问题模糊规划数学模型的基础上，设计了求解该问题的离散粒子群算法，采用了排斥算子维持群体多样性避免算法早熟收敛现象。 2．研究了单配送中心、多车型的联盟运输调度问题，考虑驾驶员就餐时间、补助等费用，在建立了该问题模糊规划数学模型的基础上，设计了求解该问题的自适应混沌粒子群算法。实验结果表明该算法较好地克服了标准粒子群算法易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点。 3．研究了多配送中心、多重交通网络协同运输的联盟运输调度问题，在建立了该问题模糊规划数学模型的基础上，提出了求解该问题的自适应并行粒子群算法，取得了很好的效果。 4．研究了基于复杂交通网络的多配送中心、多车型联盟运输调度问题，在建立了该问题模糊规划数学模型的基础上，首先利用IDPSO对每个配送中心服务的客户进行任务分配求解获取服务车辆及次序，再使用椭圆算法限制客户之间可能经过交通节点区域，最后用Dijkstra算法在限制区域搜索客户之间一条最短路径。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1研究意义

1.1.1本课题研究的理论意义

1.1.2本课题研究的现实意义

1.2联盟运输调度问题国内外研究现状

1.3粒子群算法

1.4本文主要工作

第二章模糊旅行时间联盟运输调度的问题离散粒子群算法

2.1引言

2.2问题描述及其数学模型

2.3求解AVRP问题的离散粒子群算法

2.3.1构造解的粒子表示方式

2.3.2粒子的运动方程及其运算规则

2.3.3适应值函数

2.3.4排斥算子

2.3.5 DPSO的算法流程

2.4数值实验与分析

2.5本章小结

第三章模糊旅行时间联盟运输调度问题的混沌粒子群算法

3.1引言

3.2问题描述及其数学模型

3.3求解AVRP问题的自适应混沌粒子群算法

3.3.1构造解的粒子表达方式

3.3.2适应度函数

3.3.3混沌搜索策略

3.3.4 SA-CPSO的算法流程

3.4实例仿真

3.5本章小结

第四章模糊旅行时间联盟运输调度问题的并行粒子群算法

4.1引言

4.2问题描述及其数学模型

4.3求解AVRP问题的自适应并行粒子群算法

4.3.1构造解的粒子表达方式

4.3.2适应值函数

4.3.3 SA-IPPS0的算法流程

4.4计算机仿真

4.5本章小结

第五章模糊旅行时间联盟运输调度问题的改进离散粒子群算法

5.1引言

5.2问题描述及其数学模型

5.3求解AVRP问题的改进离散粒子群算法

5.3.1构造解的粒子表示方式

5.3.2参数自适应

5.3.3椭圆限制区域搜索算法

5.3.4 Dijkstra算法

5.3.5适应值函数

5.3.6改进DPSO的算法流程

5.4算例

5.5本章小结

总结与展望

参考文献

攻读学位期间发表的论文

攻读学位期间参加的课题

致谢