本文關(guān)鍵詞：考慮交通管制的城市配送路徑優(yōu)化問(wèn)題研究　出處：《大連海事大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 城市配送 交通管制 路徑優(yōu)化 混合遺傳算法

【摘要】：城市配送在我們的生活中發(fā)揮著重要作用。一方面,城市配送加快了當(dāng)?shù)氐纳唐妨魍?帶動(dòng)了城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高了人們生活的便利性。但另一方面,城市配送也帶來(lái)了諸多負(fù)面影響,如交通擁堵、能源消耗和環(huán)境污染等。因此,一、二線城市相繼出臺(tái)交通管制措施以限制貨運(yùn)車輛的行駛路段和時(shí)段,導(dǎo)致配送企業(yè)的作業(yè)難度明顯增加。本文的研究目的是從實(shí)際情況出發(fā),建立考慮了貨運(yùn)車輛交通管制的配送優(yōu)化模型,開(kāi)發(fā)出實(shí)用算法,在交通管制現(xiàn)實(shí)情景下制定車輛行駛路徑方案,為配送企業(yè)提供決策調(diào)度支持。文章首先對(duì)城市配送進(jìn)行相關(guān)分析,在解釋了物流與配送的概念與關(guān)系后,介紹城市配送的概念、特征及發(fā)展現(xiàn)狀,接著分析交通管制對(duì)城市配送的影響,包括環(huán)境影響、經(jīng)濟(jì)影響與社會(huì)影響。配送問(wèn)題的核心是車輛調(diào)度優(yōu)化,即VRP問(wèn)題。在構(gòu)建模型前,文章介紹了一般車輛調(diào)度優(yōu)化問(wèn)題,包括概念、分類及組成要素,為描述考慮了貨運(yùn)車輛交通管制的城市配送優(yōu)化問(wèn)題奠定理論基礎(chǔ)。本文的模型是以軟時(shí)間窗遞推矩陣為基礎(chǔ),目標(biāo)要素包括車輛使用數(shù)最小、行駛距離最短、碳成本最低、懲罰時(shí)間成本最小,交通管制條件以禁行路段約束與管制時(shí)段限行約束體現(xiàn),其他約束條件為載重量約束、時(shí)間窗約束等。結(jié)合模型特點(diǎn),本文開(kāi)發(fā)了考慮貨運(yùn)車輛交通管制的配送優(yōu)化問(wèn)題的實(shí)用算法。一般車輛調(diào)度優(yōu)化問(wèn)題求解算法包括精確算法與啟發(fā)式算法,本文以遺傳算法為基礎(chǔ),在闡述了其概念、特點(diǎn)及工作流程后,重點(diǎn)介紹運(yùn)用于本文的混合遺傳算法,創(chuàng)造性地采用“鏈編碼”法,在初始種群生成方式上加入啟發(fā)式規(guī)則,計(jì)算適應(yīng)度函數(shù),進(jìn)行選擇、交叉與變異操作。最后進(jìn)行數(shù)值試驗(yàn)與分析,以Solomon標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對(duì)比分析不同管制情景下單一算例、算例組的配送優(yōu)化結(jié)果,驗(yàn)證本文模型與算法的有效性與實(shí)用性。
[Abstract]:Urban distribution plays an important role in our life. On the one hand, urban distribution speeds up the circulation of local commodities, promotes the economic development of the city, and improves the convenience of people's life. Urban distribution also brings a lot of negative impacts, such as traffic congestion, energy consumption and environmental pollution. Therefore, the first and second tier cities have introduced traffic control measures to limit the section and time of freight vehicles. The purpose of this paper is to set up a distribution optimization model considering the traffic control of freight vehicles and develop a practical algorithm from the point of view of the actual situation. Under the situation of traffic control, the vehicle routing scheme is formulated to provide decision and scheduling support for distribution enterprises. Firstly, this paper analyzes the urban distribution, and then explains the concept and relationship between logistics and distribution. This paper introduces the concept, characteristics and development status of urban distribution, and then analyzes the impact of traffic control on urban distribution, including environmental impact, economic impact and social impact. The core of distribution problem is vehicle scheduling optimization. Before constructing the model, this paper introduces the general vehicle scheduling optimization problem, including the concept, classification and components. The model of this paper is based on the soft time window recursive matrix. The target elements include the minimum vehicle usage and the shortest driving distance. The carbon cost is the lowest, the penalty time cost is the least, the traffic control condition is reflected by the no-traffic section constraint and the control period limit constraint, the other constraints are deadweight constraint, time window constraint and so on, combined with the characteristics of the model. This paper develops a practical algorithm to solve the distribution optimization problem considering the traffic control of freight vehicles. The general vehicle scheduling optimization algorithm includes exact algorithm and heuristic algorithm. This paper is based on genetic algorithm. After explaining its concept, characteristics and workflow, this paper mainly introduces the hybrid genetic algorithm used in this paper, creatively adopts "chain coding" method, and adds heuristic rules to the initial population generation mode. The fitness function is calculated, the selection, crossover and variation operations are carried out. Finally, numerical experiments and analysis are carried out. Based on the Solomon standard data, a single example is compared and analyzed under different control scenarios. The distribution optimization results of the example group verify the validity and practicability of the model and algorithm.
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U492.22

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本文編號(hào)：1417320