作為現(xiàn)代物流中的重要環(huán)節(jié),物流配送路徑優(yōu)化是有效降低配送成本和提高配送效率的重要手段。本文研究配送路徑優(yōu)化中的兩點(diǎn)配送路徑選擇問題和多點(diǎn)配送車輛路徑優(yōu)化問題,在綜述了國(guó)內(nèi)外路徑優(yōu)化研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,著重對(duì)路徑優(yōu)化的求解方法、考慮顧客需求隨機(jī)性和負(fù)載變化的多點(diǎn)配送綠色車輛路徑優(yōu)化問題、不確定多因素下的兩點(diǎn)配送路徑選擇問題進(jìn)行了研究,并提出了相關(guān)的解決方法。本文研究工作包括以下三個(gè)方面:(1)針對(duì)帶容量約束的多點(diǎn)配送車輛路徑優(yōu)化問題(Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP),提出了一種基于禁忌搜索的混合模擬退火算法(Hybrid Simulated Annealing Algorithm,HSAA)求解。相比于傳統(tǒng)的模擬退火算法,本文提出的HSAA算法具有以下改進(jìn):不同于傳統(tǒng)隨機(jī)初始化方法,通過(guò)引入k-means聚類算法進(jìn)行簇劃分和使用插入法進(jìn)行簇調(diào)整,得到能考慮顧客地理分布特性的初始可行解;借鑒禁忌搜索算法的思想,使用K-近鄰算法生成禁忌表,通過(guò)4種鄰域搜索方法遍歷禁忌表的全局逐步尋優(yōu)搜索方式,在擴(kuò)展鄰域搜索范圍的同時(shí),提升鄰域搜索過(guò)程的有效性。為驗(yàn)證HSAA算法的性能,本文使用20個(gè)標(biāo)準(zhǔn)CVRP算例進(jìn)行測(cè)試,并與文獻(xiàn)中已有算法進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出HSAA算法的尋優(yōu)能力和同等溫度衰減次數(shù)下的收斂速度均優(yōu)于已有的具有重啟策略的模擬退火算法。(2)針對(duì)綠色節(jié)能路徑優(yōu)化問題,提出了同時(shí)考慮隨機(jī)需求和負(fù)載變化的多點(diǎn)配送車輛路徑優(yōu)化模型,并在本文提出的HSAA算法基礎(chǔ)上給出了相應(yīng)的求解方法。在實(shí)際配送場(chǎng)景中,車輛負(fù)載與其能耗率具有正比關(guān)系。傳統(tǒng)的車輛路徑優(yōu)化模型僅考慮配送距離最短,忽略了車輛負(fù)載對(duì)能耗的影響,其所得最優(yōu)路徑在能耗上并不是最小的。同時(shí),已有研究一般只考慮確定的顧客需求,而忽視了其隨機(jī)性。本文以最小化配送運(yùn)輸能耗為目標(biāo),考慮隨機(jī)需求對(duì)車輛負(fù)載的影響,并引入風(fēng)險(xiǎn)概率約束來(lái)描述因隨機(jī)需求而導(dǎo)致車輛出現(xiàn)超載的概率,還提出了風(fēng)險(xiǎn)概率的簡(jiǎn)化策略,以降低算法求解復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:相比于傳統(tǒng)路徑優(yōu)化模型,考慮車輛負(fù)載變化和顧客需求隨機(jī)性的路徑優(yōu)化方法可以有效避免車輛超載并且降低能耗,進(jìn)而提升優(yōu)化結(jié)果的實(shí)用性并降低配送成本。(3)針對(duì)不確定多因素下的兩點(diǎn)配送路徑選擇問題,提出了基于證據(jù)推理的路徑選擇方法。目前,已有路徑選擇研究多集中于靜態(tài)運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò),不符合實(shí)際場(chǎng)景下運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)隨機(jī)特性。另外,實(shí)際交通場(chǎng)景中車輛的配送路徑選擇結(jié)果往往受多種因素影響,其結(jié)果也往往是不確定的,因此僅考慮運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中的某一單個(gè)因素是難以得到合理滿意的路徑選擇結(jié)果。本文考慮實(shí)際動(dòng)態(tài)隨機(jī)運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中的多條候選路徑選擇問題,提出了基于證據(jù)推理的不確定多因素路徑選擇方法。首先將影響候選路徑的因素?cái)?shù)據(jù)通過(guò)隸屬度函數(shù)構(gòu)建簡(jiǎn)單支持證據(jù),再使用Dempster組合規(guī)則融合所有因素的證據(jù)體獲取全局基本信度分配,最終選擇具有最大信度的路徑作為最優(yōu)結(jié)果。通過(guò)北京市實(shí)際配送場(chǎng)景驗(yàn)證提出的方法的有效性,并給出了詳細(xì)的運(yùn)算結(jié)果。結(jié)果表明,相比于模糊層次分析法,本文提出的方法所得到的評(píng)估結(jié)果具有更高的區(qū)分度,因此能更有效地消除決策結(jié)果的不確定性。
【學(xué)位單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F252.1;TP18
【部分圖文】：

１．３技術(shù)路線和論文結(jié)構(gòu)??１．３．１技術(shù)路線??根據(jù)本文的研宄內(nèi)容，本文的技術(shù)路線如圖１－２所示。??（??１?ｉ?提出?｜??第丨章緒論??研宄背景和研究意義?ｉ問題：??１?Ｊ?Ｉ??ｊ?；階段；??＼??ｙ?ｌ?；??路徑優(yōu)化問題國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述ｉ?理論基礎(chǔ)?????Ｉ；?ｊ???ｉ！??Ｃ?第２章?Ｈ多點(diǎn)配送車輛路徑優(yōu)化問題１丨聚類算法??文獻(xiàn)綜述和理論基礎(chǔ)?｜！?丨丨模擬退火?｜ｉ?＇：?jiǎn)栴}：??Ｖ?Ｊ?！??１丨林已油，去?層次分析丨丨：＇????！?兩點(diǎn)配送路徑選擇問題?丨！禁忌搜索?｜｜丨階段：??１１?！?！?１１??！??Ｉ??ｖ??模型構(gòu)建?算法設(shè)計(jì)??Ｉ?Ｉ??廣?第５章?｜?｜???１?｜??帶容量約束的多點(diǎn)配送車輛ＣＶＲＰ問題模型?一？?ＨＳＡＡ算法??、?路徑優(yōu)化問題?」???ｊ；??Ｉ?Ｉ??Ｉ?Ｉ???ｊｒ??１?ｉ?ｊ?１??第４?章?１??考慮隨機(jī)需求和負(fù)載變化的ＬＶＧＶＲＰＳＤ問題模型?—?ＨＳＡＡ算法?＾?Ｉ問題：??＾多點(diǎn)配送車輛路徑優(yōu)化問題＾）?Ｊ＼＼?ｊ階段｜??ｌ?ｉ??Ｉ?Ｉ???ｙ?ｒ??ｊ?ｒ?｜?ｊ??Ｌ■占基于證據(jù)理論的不確定多?基于證據(jù)推理的不確定??卜點(diǎn)配，—－評(píng)估模型—．＾—多—徑選擇方法一；｜

綜合上述冷卻進(jìn)度表的參數(shù)，ＳＡＡ算法一般的求解步驟如下：??Ｓｔｅｐｌ：初始化。設(shè)置初始溫度，終止溫度７＾及哀減函數(shù)７Ｘ／）的哀減因卞以，??Ｍａｒｋｏｖ鏈的長(zhǎng)度；??Ｓｔｅｐ２：從可行解空間隨機(jī)選取一初始解，作為當(dāng)前解計(jì)算目??標(biāo)函數(shù)八義）；??Ｓｔｅｐ３：從當(dāng)前解的鄰域中隨機(jī)擾動(dòng)產(chǎn)生一個(gè)新解Ｘ，計(jì)算新解的目標(biāo)函數(shù)??／（Ｘ），并計(jì)算目標(biāo)函數(shù)增量Ａ／?＝?／（義）－／（々）；??Ｓｔｅｐ４：若Ａ／＜０，則接受新解Ｘ作為當(dāng)前解，令否則以概率??；？?＝?ｅｘｐ?接受欠作為新的當(dāng)前解；??Ｖ?Ｔ?）??２３??

ｓ＝ｍ（２－１２）??所定義的函數(shù)：２ｅ?－＞［０，１］為框架Ｇ）上的似真度函數(shù)（Ｐｌａｕｓｉｂｉｌｉｔｙ?Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）。??反映的是對(duì)所有不懷疑命題Ｊ的子集所對(duì)應(yīng)的信度之和。??信度函數(shù)價(jià)／（七和似真度函數(shù)之間有如下的關(guān)系：??Ｐｌｓ（Ａ）?＝?＼－Ｂｅｌ（Ａ）?（２－１３）??Ｐｌｓ＾Ａ）?＞?Ｂｅｌ＾Ａ）?（２－１４）??其中，２為命題ｄ的補(bǔ)集，從式（２－１４）可知ＰｈＭ）是比價(jià)／（ｄ）更寬松的一種??估計(jì)。??證據(jù)理論就是通過(guò)價(jià)／（七和他（七這兩個(gè)函數(shù)來(lái)描述不確定性，＆／（七和??分別表示假設(shè)ｄ所對(duì)應(yīng)的信度的下界和上界，由二者組成的區(qū)間??稱為命題ｄ的信度區(qū)間，表征假設(shè)Ｊ的不確定性程度的范圍，也稱為不確??定區(qū)間。而他（七－５？描述了假設(shè)Ｊ的無(wú)知程度的大小，外（七和價(jià)／（」）之??間的差值越大，假設(shè)Ｊ所對(duì)應(yīng)的無(wú)知度越大，證據(jù)的可靠性越低。＆／ｐ）和??對(duì)不確定性的描述如圖２－３所示：??
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2868101