多需求点货物转运车辆调度模型及其优化算法研究

摘要

随着科学技术的发展，车辆调度问题引起了社会各界的广泛关注，若不选择正确的车辆调度方法，可能会造成资源的浪费和经济损失，因此对显示生活中的多需求点车辆调度问题的研究至关重要。在传统的研究中，较少关注存在货物转运的状况，大多是货物从起始点直达终点，这样，有可能选择不合理的方案而使运输距离过长。因此有必要研究新的方法对车辆的路径进行科学的选择。 本文在总结分析之前的研究成果的基础上，对多需求点车辆调度主要开展了以下三方面的研究工作。 (1)提出多需求点货物转运车辆调度问题。在之前对车辆调度问题的研究中，并没有考虑货物转运的现象，所有的货物都是从起点直达终点。本文提出了一类基于货物转运的多需求点车辆调度问题，即并非所有货物都直达目的地，而是部分货物会在中途某节点发生转运换车的现象。 (2)构建多需求点货物转运车辆调度模型。明确各个符号所表达的意义，采取线性规划的基本方法对车辆调度问题进行建模，并以行驶距离最小化为目标，明确约束条件。 (3)用遗传算法、蚁群算法混合求解模型。首先，根据已经建立起的数学模型对其进行算法设计，明确遗传染色体的表达方式，并通过染色体的表达确定各个货物都由哪个车辆进行运送，并对各个货物的起始点、转运点、转运前后的运输车辆以及终点进行表达，此阶段主要完成货物和车辆的分配。其次，要对传统的蚁群禁忌表进行改进，应二维数组每一节点的访问状态，用来表达该节点是否经已经被访问，以避免重复访问而造成的低效率。这一阶段完成了对车辆路径的选择，实现目标函数最小化克服了传统算法难以实现全局最优的弱点，不容易陷入局部最优，提高了解的质量。 本文提出的多需求点货物转运车辆调度问题的求解算法，为解决此类问题提供了新的可参考的方法或途径，为相关的研究奠定了基础，并能够帮助物流匀速行业选择合理的行车路径，减少由于低效率引起的运输资源与时间的浪费。

目录

声明

摘要

1．1研究背景

1．1．1多需求点车辆调度问题的研究备受关注

1．1．2研究货物转运车辆调度问题求解方法的必要性

1．2问题的提出

1．2．1多需求点车辆调度问题的提炼与描述

1．2．2提出多需求点车辆调度问题的求解方法

1．3研究目的与研究意义

1．3．1研究目的

1．3．2研究意义

1．4研究内容、研究思路与研究方法

1．4．1研究内容

1．4．2研究思路

1．4．3研究方法

1．5本文章节安排

第2章相关研究文献综述

2．1文献检索情况概述

2．1．1文献检索范围分析

2．1．2相关文献情况分析

2．1．3学术趋势分析

2．2多需求点车辆调度问题的相关研究

2．2．1国外发展状况

2．2．2国内研究状况

2．3已有文献的贡献与不足

2．3．1主要贡献

2．3．2不足之处

2．4已有文献对本文研究的启示

2．5本章小结

第3章遗传算法与蚁群算法概述

3．1遗传算法概述

3．1．1遗传算法的相关概念

3．1．2遗传算法的特点

3．1．3遗传算法的基本操作

3．1．4遗传算法的应用情况

3．2蚁群算法概述

3．2．1蚁群算法介绍

3．2．2蚁群算法的特点

3．2．3蚁群算法的基本原理

3．2．4蚁群算法的实现过程

3．3本章小结

第4章多需求点车辆调度模型

4．1问题描述与问题假设

4．1．1问题描述

4．1．2模型的前提与假设

4．2多需求点车辆调度模型的建立

4．2．1符号与参数说明

4．2．2模型的建立

4．3求解算法的选择

4．4多需求点车辆调度模型的求解

4．4．1基于遗传算法的货物分配

4．4．2基于蚁群算法的路径优化

4．4．3多需求点车辆调度问题的混合优化流程

4．5多需求点车辆调度算例分析

4．5．1算例背景介绍

4．5．2模型的求解与结果分析

4．6本章小结

第5章多需求点货物转运车辆调度模型

5．1问题描述与问题假设

5．1．1问题描述

5．1．2模型的前提与假设

5．2多需求点货物转运车辆调度模型的建立

5．2．1符号与参数说明

5．2．2模型的建立

5．2．3模型的简化

5．3多需求点货物转运车辆调度问题的求解

5．3．1基于遗传算法的货物分配

5．3．2基于蚁群算法的路径优化

5．3．3多需求点货物转运车辆调度模型的混合优化流程

5．4多需求点货物转运车辆调度算例分析

5．4．1多需求点货物转运车辆调度模型运行结果分析

5．4．2遗传参数的改进及其运行结果分析

5．5货物转运与非转运车辆调度运行结果对比

5．6本章小结

第6章结论与展望

6．2本文的主要贡献

6．3本文的研究局限

6．4进一步需要开展的研究工作

参考文献

附录

致谢

攻读硕士学位期间参与的项目发表论文情况