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带有时间窗的多车场车辆路径问题研究

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Preface (序言)

CHAPTER 1 INTRODUCTION(引言)

1.1 Motivation (动机)

1.2 Literature review (文献综述)

1.3 GOAL (目标)

CHAPTER 2 Classes of Vehicle Routing Problems (几类车辆路径问题)

2.1 Travelling Salesman Problem (TSP) (旅行商问题)

2.2 Chinese postman problem (CPP) (中国投递员问题)

2.3 The vehicle routing problems (VRPs) (车辆路径问题)

2.4 VRP with Backhauls(回程集货车辆路径问题)

2.5 VRP with Pickup and Delivery(零担货运车辆路径问题)

2.6 VRP with Time Windows(带时间窗的车辆路径问题)

CHAPTER 3 The Multi Depot Vehicle Routing Problem (多车场车辆问题)

3.1 Introduction(引言)

3.2 Problem formulation(问题建模)

3.3 Related work(相关研究工作)

3.4 Solution of the MDVRPTW (多车场车辆问题的解决方案)

3.5 The Decomposition method(问题的分解)

CHAPTER 4 GENETIC ALGORITHM(遗传算法)

4.1 Introduction(引言)

4.2 Genetic Algorithm(遗传算法)

4.3 Application of Genetic algorithm for the main problem(主问题的遗传算法应用)

CHAPTER 5 ANT COLONY OPTIMIZATION(蚁群优化算法)

5.1 Introduction(引言)

5.2 A SIMPLE ANT SYSTEM FOR TSP(AS) (基本的TSP的蚁群系统)

5.3 Application of Ant colony to the sub-problem (VRPTW) (子问题的蚁群算法应用)

CHAPTER 6 SIMULATION EXPERIMENT(仿真实验)

6.1 step of algorithm (算法步骤)

6.2 result of experiment (实验结果)

CHAPTER 7 GENERAL CONCLUSION (结论)

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

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摘要

本文对带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)进一步延伸为多仓库点的带时间窗的车辆路径问题(MDVRPTW),该问题为NP难题。同时路径是由车辆从各个仓库点出发访问其对应的所有客户点再回到原出发的仓库点形成的。解决 MDVRPTW分两步:“第一步分群,第二步调整路径”。这种方法得到的可行解路径距离较大,并不是该问题的最优解。为了获得更好的解,在文章中分两步,第一步为群阶段,我们用多个分配算法将客户分配给各个仓库,然而在我们的例子中,一些算法并非是实用的,而必须使用其他方法。
  关于原问题,我们在时间窗的限制下将MDVRPTW分成若干个群问题(主问题)和一些带时间窗的车辆路径问题(子问题)。利用简单的算法,简化MDVRPTW,降低问题的规模。利用遗传算法将原问题转化为若干群问题(主问题),再利用蚁群优化算法(ACO)去解决带时间窗的车辆路径问题(子问题)。

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