本文關(guān)鍵詞：多車場軍事物流車輛調(diào)度問題優(yōu)化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著經(jīng)濟的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的進步,許多軍事大國競相加快了軍事物流的發(fā)展,而車輛調(diào)度問題作為軍事物流系統(tǒng)中的關(guān)鍵一環(huán),也越來越多的受到國內(nèi)外專家的關(guān)注。然而,傳統(tǒng)的軍事物流車輛調(diào)度問題主要依據(jù)人工安排,且指定本單位單一的車場進行物資配送,其缺點為單個車場抗打擊能力差、考慮影響因素少、配送效率低、運行成本高等。因此,結(jié)合部隊實際情況,針對單車場配送的不足之處,本文將對有車場配送能力水平影響、分隊需求時間窗、車輛載重量及有無新分隊提出請求等約束情況下的多車場軍事物流車輛調(diào)度問題進行優(yōu)化研究。本文的研究過程主要包括以下三個內(nèi)容：首先,本文根據(jù)上述幾種復(fù)雜的約束條件,建立了滿足運輸成本最小的車輛調(diào)度數(shù)學(xué)模型。之后針對車場配送能力水平受多種模糊因素的影響,導(dǎo)致多車場優(yōu)化問題求解比較復(fù)雜,提出了二級模糊綜合評判法,將對受多種模糊因素影響的車場配送能力進行綜合評估,并通過評估值大小將多車場問題轉(zhuǎn)化為單車場問題,簡化了問題的求解難度。其次,針對標準遺傳算法解決單車場車輛調(diào)度問題時,存在局部搜索能力差、早熟收斂等缺點,本文引入了雙種群和捕食搜索策略對標準遺傳算法進行改進。其中雙種群策略是由兩個種群各自獨立進化后交換種群間的優(yōu)秀個體,以打破種群內(nèi)的平衡,減慢收斂速度,但在運行一定的代數(shù)后兩個不同種群中也可能由于種群多樣性降低,出現(xiàn)個體解類似的情況,而捕食搜索策略可動態(tài)地調(diào)整群體的交叉、變異概率,強化局部搜索能力,豐富種群多樣性。兩種改進策略相結(jié)合不僅豐富了種群的多樣性,防止其早熟收斂,也提高了其求解質(zhì)量。最后,為了驗證本文提出的改進算法在解決軍事物流車輛調(diào)度優(yōu)化問題的有效性,將其應(yīng)用到軍事演習(xí)的實例中,進行編程仿真。通過實驗數(shù)據(jù)對比分析,與標準遺傳算法及并行遺傳算法相比,本文提出的改進算法具有更好的穩(wěn)定性和較高的求解質(zhì)量；與傳統(tǒng)的車輛調(diào)度方法相比,本文提出的改進算法更能節(jié)省成本,提高服務(wù)質(zhì)量。
【關(guān)鍵詞】：軍事物流車輛調(diào)度 多車場 二級模糊綜合評判法 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.1.1 研究背景10
• 1.1.2 研究意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 軍事物流國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 車輛調(diào)度問題國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 論文研究內(nèi)容15-16
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)16-18
• 第2章 軍事物流車輛調(diào)度問題相關(guān)研究18-29
• 2.1 車輛調(diào)度問題由來18
• 2.2 車輛調(diào)度問題知識介紹18-21
• 2.2.1 車輛調(diào)度問題的描述18-19
• 2.2.2 車輛調(diào)度問題的一般數(shù)學(xué)模型19-20
• 2.2.3 車輛調(diào)度問題的分類20-21
• 2.3 車輛調(diào)度優(yōu)化問題求解算法研究比較21-25
• 2.3.1 優(yōu)化方法概述21
• 2.3.2 常用優(yōu)化方法分類21-24
• 2.3.3 算法性能比較24-25
• 2.4 遺傳算法25-28
• 2.4.1 遺傳算法基本思想25
• 2.4.2 標準遺傳算法的構(gòu)成要素25-27
• 2.4.3 標準遺傳算法的工作過程27-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第3章 軍事物流車輛調(diào)度模型構(gòu)建及車場的劃分29-47
• 3.1 軍事物流車場配送能力的影響因素分析29-30
• 3.2 多車場車輛調(diào)度問題的優(yōu)化目標30-31
• 3.3 軍事物流車輛調(diào)度數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建31-34
• 3.3.1 問題描述31
• 3.3.2 基本假設(shè)31-32
• 3.3.3 時間懲罰函數(shù)32-33
• 3.3.4 參變量定義33
• 3.3.5 軍事物流車輛調(diào)度數(shù)學(xué)模型的建立33-34
• 3.4 多車場車輛調(diào)度問題的解決方法34-35
• 3.5 二級模糊綜合評判法劃分車場35-46
• 3.5.1 模糊綜合評判法基本原理35-36
• 3.5.2 二級模糊綜合評判法劃分車場基本步驟36-40
• 3.5.3 實例應(yīng)用40-46
• 3.6 本章小結(jié)46-47
• 第4章 軍事物流車輛調(diào)度優(yōu)化問題的算法設(shè)計47-58
• 4.1 雙種群遺傳算法和捕食搜索算法的基本思想48-50
• 4.2 需求分隊已知情況下的改進遺傳算法設(shè)計50-56
• 4.2.1 染色體編碼與解碼50
• 4.2.2 初始種群的產(chǎn)生50-51
• 4.2.3 適應(yīng)度評價51
• 4.2.4 遺傳算子51-53
• 4.2.5 交叉和變異概率的動態(tài)調(diào)整53-54
• 4.2.6 生成新種群54
• 4.2.7 終止條件54
• 4.2.8 改進遺傳算法的主要工作流程54-56
• 4.3 新分隊提出需求情況下的算法設(shè)計56-57
• 4.4 本章小結(jié)57-58
• 第5章 軍事物流車輛調(diào)度優(yōu)化問題實例應(yīng)用58-66
• 5.1 實例仿真58-60
• 5.1.1 演習(xí)背景58
• 5.1.2 保障任務(wù)相關(guān)情況58-60
• 5.2 實驗結(jié)果分析60-65
• 5.2.1 需求分隊已知情況的車輛調(diào)度優(yōu)化問題61-64
• 5.2.2 出現(xiàn)新分隊提出服務(wù)的車輛調(diào)度優(yōu)化問題64-65
• 5.3 本章小結(jié)65-66
• 第6章 總結(jié)與展望66-68
• 6.1 論文總結(jié)66
• 6.2 論文展望66-68
• 參考文獻68-72
• 致謝72

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本文編號：360933