本文關(guān)鍵詞：混合蟻群算法在容量約束車輛路徑問題中的應(yīng)用研究

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【摘要】：物流作為“第三利潤源泉”,受到企業(yè)越來越多的重視,日益成為國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)。配送是物流中的重要環(huán)節(jié),約占物流成本的60%以上。容量約束車輛路徑問題是配送系統(tǒng)中的核心問題,主要研究物流配送中車輛路線的優(yōu)化,從而降低運營商的配送成本,實現(xiàn)物流科學化。該問題屬于NP-難問題,求解難度較大,蟻群優(yōu)化算法是一種基于種群尋優(yōu)的啟發(fā)式搜索算法,其搜索速度比較快,具有很高的搜索效率,但存在陷入局部最優(yōu)的缺點,因此提出混合蟻群算法來解決容量約束車輛路徑問題。本文所做的工作主要包括以下幾個方面：(1)分別對蟻群優(yōu)化算法以及粒子群優(yōu)化算法進行系統(tǒng)的介紹,在此基礎(chǔ)上對蟻群優(yōu)化算法以及粒子群優(yōu)化算法分別分析各自的優(yōu)缺點。(2)設(shè)計混合蟻群算法,該混合算法結(jié)合了蟻群優(yōu)化算法的全局搜索能力以及粒子群優(yōu)化算法的局部尋優(yōu)能力,避免了蟻群優(yōu)化算法易產(chǎn)生早熟收斂和局部尋優(yōu)能力較差等缺陷。該混合算法的思想是先利用蟻群優(yōu)化算法遍歷節(jié)點找出初始解,然后由粒子群優(yōu)化算法進行解的更新,從而找出更優(yōu)解。(3)建立帶有容量約束的車輛路徑問題的數(shù)學模型,利用混合蟻群算法來求解帶有容量約束的車輛路徑問題,并采用標準數(shù)據(jù)集進行對比實驗,驗證了算法的優(yōu)越性。上述研究在理論上對于蟻群優(yōu)化算法與粒子群優(yōu)化算法的發(fā)展具有積極的推動作用,為兩種算法的融合提供了一種新思路,在實踐上,有效地求解了大規(guī)模容量約束車輛路徑問題。因此具有重要的理論意義和實用價值。
【關(guān)鍵詞】：容量約束車輛路徑問題 混合蟻群算法 蟻群優(yōu)化算法 粒子群優(yōu)化算法
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U116.2;TP18
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 緒論15-22
• 1.1 研究背景與意義15-16
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-20
• 1.2.1 車輛路徑問題的研究現(xiàn)狀17-19
• 1.2.2 蟻群算法的研究現(xiàn)狀19
• 1.2.3 研究中存在的問題19-20
• 1.3 論文研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)20-21
• 1.3.1 論文研究內(nèi)容20
• 1.3.2 論文組織結(jié)構(gòu)20-21
• 1.4 論文創(chuàng)新點21-22
• 第二章 車輛路徑問題概述22-32
• 2.1 引言22-23
• 2.2 車輛路徑問題描述23-28
• 2.2.1 物流配送中的車輛路徑問題24-25
• 2.2.2 車輛路徑問題的要素25-26
• 2.2.3 車輛路徑問題的分類26-28
• 2.3 車輛路徑問題常用求解方法28-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第三章 蟻群和粒子群相結(jié)合的混合蟻群算法32-44
• 3.1 蟻群算法概述32-36
• 3.1.1 蟻群算法的基本原理32-33
• 3.1.2 蟻群算法的特點33-34
• 3.1.3 蟻群算法的基本模型34-36
• 3.2 粒子群算法概述36-39
• 3.2.1 粒子群算法的基本原理36-37
• 3.2.2 粒子群算法的基本模型37-38
• 3.2.3 粒子群算法的參數(shù)調(diào)整38-39
• 3.3 蟻群和粒子群融合的混合蟻群算法39-43
• 3.3.1 混合蟻群算法的設(shè)計思想39-40
• 3.3.2 螞蟻行為的重新定義40-41
• 3.3.3 概率矩陣的構(gòu)造41-43
• 3.3.4 ACPSO算法特點43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 第四章 混合蟻群算法求解容量約束車輛路徑問題44-50
• 4.1 引言44
• 4.2 容量約束車輛路徑問題的數(shù)學模型44-45
• 4.3 混合蟻群算法求解容量約束車輛路徑問題45-47
• 4.4 實驗與結(jié)果分析47-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 第五章 總結(jié)與展望50-51
• 5.1 本文主要工作50
• 5.2 進一步研究的展望50-51
• 參考文獻51-54
• 攻讀碩士學位期間的學術(shù)活動及成果情況54-55

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王云平;;車輛路徑問題的形式化及其知識表示方法研究[J];遼寧省交通高等專科學校學報;2006年04期

2 王江晴;康立山;;動態(tài)車輛路徑問題仿真器的設(shè)計與實現(xiàn)[J];核電子學與探測技術(shù);2007年05期

3 曹二保;賴明勇;張漢江;;模糊需求車輛路徑問題研究[J];系統(tǒng)工程;2007年11期

4 唐連生;梁劍;;突發(fā)事件下的車輛路徑問題研究綜述[J];鐵道運輸與經(jīng)濟;2008年12期

5 唐偉勤;張隱;張敏;;大規(guī)模突發(fā)事件應(yīng)急物資調(diào)度中的車輛路徑問題[J];物流技術(shù);2008年12期

6 劉紅梅;陳楊;;車輛路徑問題的形式化方法研究[J];科技資訊;2008年05期

7 唐加福;孔媛;潘震東;董穎;;基于劃分的蟻群算法求解貨物權(quán)重車輛路徑問題[J];控制理論與應(yīng)用;2008年04期

8 熊志華;邵春福;姚智勝;;車輛路徑問題的可靠性研究[J];物流技術(shù);2008年08期

9 徐俊杰;;利用微正則退火算法求解車輛路徑問題[J];安慶師范學院學報(自然科學版);2009年02期

10 寧曉利;;車輛路徑問題的組合優(yōu)化算法[J];物流技術(shù);2009年06期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 符卓;陳斯衛(wèi);;車輛路徑問題的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[A];中國運籌學會第七屆學術(shù)交流會論文集（下卷）[C];2004年

2 楊世堅;陳韜;;隨機車輛路徑問題研究綜述[A];中國系統(tǒng)工程學會決策科學專業(yè)委員會第六屆學術(shù)年會論文集[C];2005年

3 李桂平;陳楠;;多中心車輛路徑問題的解決思路[A];中國地理信息系統(tǒng)協(xié)會第四次會員代表大會暨第十一屆年會論文集[C];2007年

4 李大衛(wèi);王夢光;;廣義車輛路徑問題——模型及算法[A];1997中國控制與決策學術(shù)年會論文集[C];1997年

5 符卓;聶靖;;開放式車輛路徑問題及其若干研究進展[A];中國運籌學會第八屆學術(shù)交流會論文集[C];2006年

6 陳寶文;宋申民;陳興林;單志眾;;應(yīng)用于車輛路徑問題的多蟻群算法[A];第25屆中國控制會議論文集（下冊）[C];2006年

7 戎麗霞;;模糊需求條件下的多車場車輛路徑問題[A];第三屆中國智能計算大會論文集[C];2009年

8 張鳳姣;張興芳;;基于不確定理論的車輛路徑問題[A];第九屆中國不確定系統(tǒng)年會、第五屆中國智能計算大會、第十三屆中國青年信息與管理學者大會論文集[C];2011年

9 肖雁;符卓;李育安;;帶軟時間窗的車輛路徑問題及其應(yīng)用前景探討[A];中國運籌學會第六屆學術(shù)交流會論文集（下卷）[C];2000年

10 許鑫;范文慧;馮雅U，

本文編號：734779