隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日益加劇、世界經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程的加快和科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，許多企業(yè)已經(jīng)把物流作為提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力和提升核心競(jìng)爭(zhēng)能力的重要手段，將先進(jìn)的物流理論和物流技術(shù)引入企業(yè)的生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)管理中。作為實(shí)現(xiàn)物流合理化的重要內(nèi)容和手段，研究車輛路徑有助于企業(yè)降低物流成本，提高運(yùn)作效率，全面提高顧客滿意度。由于車輛路徑問(wèn)題將運(yùn)籌學(xué)理論與生產(chǎn)實(shí)踐緊密地結(jié)合在一起，近幾十年取得了很多成果，因此被稱為“最近幾十年運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)域最成功的研究之一”。以往對(duì)車輛路徑問(wèn)題的研究多是基于確定性信息，而在實(shí)際中出現(xiàn)在路徑制定者面前的往往是一些非確定性信息，如模糊信息等，研究確定性車輛路徑問(wèn)題的有效方法不一定能有效解決模糊車輛路徑問(wèn)題，因此有必要研究模糊車輛路徑問(wèn)題的特征，構(gòu)造有效的模型和算法。但到目前為止，對(duì)模糊性信息條件下車輛路徑問(wèn)題的研究仍然很少，許多不盡人意的地方有待于進(jìn)一步完善和改進(jìn)。本文較深入地研究了模糊性信息條件下的一系列車輛路徑問(wèn)題。 論文的主要研究?jī)?nèi)容如下： 第1章在對(duì)大量相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)提煉的基礎(chǔ)上，分別回顧了國(guó)內(nèi)、外對(duì)車輛路徑問(wèn)題的研究成果，并指出了目前車輛路徑問(wèn)題研究中存在的不足和潛在的研究領(lǐng)域。 第2章，研究了模糊需求信息條件下的VRP(VRPFD)。通過(guò)引入決策者主觀偏好的概念，建立了VRPFD的模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型，結(jié)合傳統(tǒng)VRP的啟發(fā)式、亞啟發(fā)式算法，分別給出了VRPFD的兩種計(jì)算方法。同時(shí)，由于決策者主觀偏好值的選取對(duì)最終決策結(jié)果有巨大影響，通過(guò)隨機(jī)試驗(yàn)方法研究了決策者主觀偏好值對(duì)最終決策目標(biāo)的影響，給出了決策者主觀偏好值選取的合理范圍。 第3章，在對(duì)具有模糊旅行時(shí)間的VRP進(jìn)行描述的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)VRP的C-W節(jié)約算法進(jìn)行修正和引入模糊數(shù)學(xué)中模糊推理的概念，提出求解VRPFT的兩種啟發(fā)式算法——修正的C-W節(jié)約算法和基于模糊邏輯的混合遺傳算法。 第4章，具有模糊預(yù)約時(shí)間的VRP研究。對(duì)傳統(tǒng)帶有時(shí)間窗的VRP進(jìn)行拓展，運(yùn)用模糊預(yù)約時(shí)間的概念代替?zhèn)鹘y(tǒng)的時(shí)間窗概念，研究了具有模糊預(yù)約時(shí)間的多對(duì)多貨物收發(fā)情況下的車輛路徑問(wèn)題，并提出解決該問(wèn) 第11頁(yè)西南交通大學(xué)博士研究生學(xué)位論文 題的一種混合遺傳算法。 第5章，研究了模糊需求信息條件下的單車場(chǎng)單車輛動(dòng)態(tài)VRP，通過(guò) 對(duì)前面VRPFD研究的進(jìn)一步擴(kuò)展，研究了在車輛運(yùn)行過(guò)程中信息會(huì)實(shí)時(shí) 變化的動(dòng)態(tài)VRPFD(DVRPFD)，提出了決策者主觀偏好值P’給定條件下 求解該問(wèn)題的一種基于模糊可能性的動(dòng)態(tài)啟發(fā)式算法。并同樣運(yùn)用隨機(jī)模 擬方法研究了決策者主觀偏好值的選取對(duì)最終車輛路徑安排的影響，給出 了其最佳取值范圍。 第6章，研究了具有模糊預(yù)約時(shí)間的動(dòng)態(tài)VRP。設(shè)計(jì)了用來(lái)處理該問(wèn) 題的模糊特征，以及用來(lái)確定車輛的最適宜服務(wù)時(shí)間的雙向推一碰過(guò)程， 并在此基礎(chǔ)上提出了解決該問(wèn)題的一種插入啟發(fā)式算法。 結(jié)論部分指出論文的主要?jiǎng)?chuàng)新之處，并對(duì)未來(lái)研究加以展望。 關(guān)鍵詞:車輛路徑問(wèn)題;模糊性;啟發(fā)式算法;遺傳算法;動(dòng)態(tài)
【學(xué)位單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2004
【中圖分類】：F224
【文章目錄】：
第1章 緒論
    1.1 選題背景與研究意義
        1.1.1 選題背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究綜述
        1.2.1 國(guó)內(nèi)VRP研究綜述
        1.2.2 國(guó)外VRP研究綜述
    1.3 研究中存在的問(wèn)題
    1.4 本論文研究?jī)?nèi)容
第2章 模糊需求信息條件下的VRP研究
    2.1 問(wèn)題的提出
    2.2 問(wèn)題的描述和模型建立
        2.2.1 問(wèn)題描述
        2.2.2 解決問(wèn)題的基本思路及模型建立
    2.3 求解VRPFD的Sweeping啟發(fā)式算法設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)分析
        2.3.1 Sweeping算法設(shè)計(jì)
        2.3.2 實(shí)驗(yàn)分析
    2.4 求解VRPFD的基于模糊模擬的混合遺傳算法設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)分析
        2.4.1 遺傳算法及其在VRP研究中的應(yīng)用
        2.4.2 求解VRPFD的基于模糊模擬的混合遺傳算法
        2.4.3 實(shí)驗(yàn)分析
    2.5 小結(jié)
第3章 模糊旅行時(shí)間的VRP研究
    3.1 問(wèn)題描述與模型建立
    3.2 具有模糊旅行時(shí)間的VRP的修正C-W節(jié)約算法
        3.2.1 C-W節(jié)約算法的基本思想
        3.2.2 具有模糊旅行時(shí)間的VRP的修正C-W節(jié)約算法涉及
        3.2.3 算例
    3.3 求解模型旅行時(shí)間的VRP的基于模糊推理的混合遺傳算法
        3.3.1 解決問(wèn)題的基本思路
        3.3.2 基于模糊推理的選優(yōu)
        3.3.3 基于模糊推理的混合遺傳算法
        3.3.4 算例及結(jié)果分析
    3.4 小結(jié)
第4章 具有模糊預(yù)約時(shí)間的VRP研究
    4.1 問(wèn)題描述
        4.1.1 模糊預(yù)約時(shí)間
        4.1.2 模糊預(yù)約時(shí)間與傳統(tǒng)時(shí)間窗的區(qū)別
        4.1.3 具有模糊預(yù)約時(shí)間的多對(duì)多貨物收發(fā)情況下的VRP描述
        4.1.4 模型建立
    4.2 求解具有模糊預(yù)約時(shí)間的多對(duì)多貨物收發(fā)情況下的VRP的混合遺傳算法
    4.3 實(shí)驗(yàn)分析
    4.4 小結(jié)
第5章 模糊需求信息條件下的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)VRP研究
    5.1 問(wèn)題描述與模型建立
        5.1.1 問(wèn)題描述
        5.1.2 解決問(wèn)題的基本思路
        5.1.3 模型建立
    5.2 具有模糊需求的VRP的基于模糊可能性的實(shí)時(shí)啟發(fā)式算法
        5.2.1 算法設(shè)計(jì)
        5.2.2 行駛距離計(jì)算
    5.3 隨機(jī)實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
    5.4 小結(jié)
第6章 具有模糊預(yù)約時(shí)間的動(dòng)態(tài)VRP研究
    6.1 問(wèn)題描述
    6.2 求解具有模糊預(yù)約時(shí)間的動(dòng)態(tài)VRP的一種插入啟發(fā)式算法
        6.2.1 算法設(shè)計(jì)的基本思路及算法步驟
        6.2.2 可行插入位置的確定
        6.2.3 最好服務(wù)時(shí)間的確定
    6.3 算例
    6.4 小結(jié)
結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研情況

【引證文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2850840