【摘要】：物流車輛的路徑規(guī)劃問題關(guān)系到車輛運輸成本和物流活動效率的高低，是我國物流產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級過程中必須解決的重要問題。信息技術(shù)和通信技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用、新型的物流形式如電商生鮮物流等都促進了實時動態(tài)路徑規(guī)劃方法的發(fā)展和應(yīng)用。本文從當(dāng)前物流活動的新形勢出發(fā)，以解決隨機多車輛路徑規(guī)劃問題的維數(shù)災(zāi)為目標(biāo)，以近似動態(tài)規(guī)劃理論和函數(shù)逼近技術(shù)為工具，針對物流活動中應(yīng)用普遍但求解困難的帶隨機需求和服務(wù)期限的多車輛路徑規(guī)劃問題進行建模和算法研究。主要研究內(nèi)容如下： 首先，將帶隨機需求和服務(wù)期限的多車輛路徑規(guī)劃問題建模為大規(guī)模馬爾可夫決策過程。模型以最大化期望服務(wù)需求為目標(biāo)函數(shù)，使用車輛狀態(tài)和客戶狀態(tài)記錄決策所需信息。 其次，在建模的基礎(chǔ)上提出了兩個在線學(xué)習(xí)算法：基于線性函數(shù)逼近的近似策略迭代算法(RLSTD-API)和基于基函數(shù)優(yōu)化的近似值迭代算法(CEO-AVI)。RLSTD-API符合近似動態(tài)規(guī)劃領(lǐng)域中的近似策略迭代框架，其在以k-means聚類方法獲取狀態(tài)重要特征的基礎(chǔ)上使用遞歸最小二乘時間差分進行策略評估。CEO-AVI是針對缺乏先驗知識指導(dǎo)時人工設(shè)計基函數(shù)很難得到最佳近似效果這一問題，通過結(jié)合強化學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的離策略學(xué)習(xí)方法和交叉熵優(yōu)化方法提出的基于基函數(shù)優(yōu)化的近似值迭代算法。 最后，通過在標(biāo)準(zhǔn)算例上進行實驗對比和參數(shù)分析，驗證了兩種算法的有效性，并分析了其適用范圍。
【學(xué)位授予單位】：蘇州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：U492.22

【參考文獻】

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本文編號：2759736