多目標綠色車輛路徑規(guī)劃優(yōu)化研究
發(fā)布時間:2023-03-12 07:31
制造業(yè)中生產(chǎn)原料、半成品以及成品之間的運輸往來十分密切,生產(chǎn)制造企業(yè)在降低物流成本的同時還應(yīng)考慮最大限度的降低對于環(huán)境的影響。車輛路徑問題(VRP)是物流運輸中研究較為廣泛的一類問題,在VRP的基礎(chǔ)之上引入車輛排放和燃料消耗等研究目標就構(gòu)成了綠色車輛路徑規(guī)劃問題。本文以制造業(yè)中車輛貨物運輸為研究對象,通過合理規(guī)劃車輛的行駛路線,來實現(xiàn)綠色低碳的車輛運輸。首先,引入NTM模型(Network for Transport Measures)中車輛運輸燃料消耗計算方法,建立了一個同時考慮車輛的行駛距離最小和二氧化碳排放量最少的多目標綠色車輛路徑規(guī)劃模型(Multi-Objective Green Vehicle Routing Problem,MOGVRP),并以此來探究車輛運輸中碳排放和行駛距離之間的權(quán)衡關(guān)系。其次,使用啟發(fā)式算法——交叉熵法對該優(yōu)化問題進行求解。針對MOGVRP問題的特點,在交叉熵算法中引入非支配解排序來實現(xiàn)多目標優(yōu)化,并在交叉熵算法迭代過程中設(shè)置隨機擾動,防止算法過早收斂陷入局部最優(yōu)。同時還對交叉熵算法的種群大小、迭代次數(shù)、平滑系數(shù)的設(shè)置進行探索,并在此基礎(chǔ)上對不同規(guī)模...
【文章頁數(shù)】:87 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 本課題研究背景及研究意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.3 本課題主要研究內(nèi)容與技術(shù)路線
1.3.1 主要研究內(nèi)容
1.3.2 技術(shù)路線
1.4 本章小結(jié)
第二章 車輛路徑規(guī)劃問題及求解算法概述
2.1 車輛路徑規(guī)劃問題概述
2.1.1 車輛路徑規(guī)劃問題的分類
2.2 綠色車輛路徑規(guī)劃問題
2.2.1 車輛運輸燃料消耗模型
2.2.2 CO2排放和燃料消耗關(guān)系
2.3 求解車輛路徑規(guī)劃問題算法概述
2.3.1 精確求解算法
2.3.2 啟發(fā)式算法
2.4 本章小結(jié)
第三章 多目標綠色車輛路徑優(yōu)化模型
3.1 問題描述
3.2 問題假設(shè)
3.3 模型建立
3.3.1 符號與變量
3.3.2 運輸車輛燃料消耗和碳排放量計算
3.3.3 約束條件
3.3.4 數(shù)學(xué)模型
3.4 本章小結(jié)
第四章 多目標綠色車輛路徑問題算法設(shè)計
4.1 多目標綠色車輛路徑問題求解算法選擇
4.2 交叉熵算法簡介
4.2.1 交叉熵法思想
4.2.2 交叉熵法求解VRP問題
4.2.3 多目標交叉熵法
4.3 多目標綠色車輛路徑問題算法設(shè)計
4.3.1 算法編碼
4.3.2 路徑生成
4.3.3 非支配解排序
4.3.4 交叉熵法參數(shù)更新
4.3.5 交叉熵法防止早熟策略
4.4 多目標綠色車輛路徑問題算法流程
4.5 本章小結(jié)
第五章 多目標綠色車輛路徑問題算法驗證與分析
5.1 小規(guī)模MOGVRP算例實驗數(shù)據(jù)
5.2 小規(guī)模MOGVRP算例CPLEX模型設(shè)計
5.3 小規(guī)模MOGVRP算例CPLEX求解結(jié)果
5.4 小規(guī)模MOGVRP算例交叉熵法與CPLEX求解結(jié)果對比
5.4.1 交叉熵法參數(shù)設(shè)置
5.4.2 交叉熵法求解結(jié)果及分析
5.4.3 交叉熵法與CPLEX計算時間對比
5.5 大規(guī)模MOGVRP算例交叉熵法與遺傳算法求解結(jié)果對比
5.6 本章小結(jié)
第六章 多目標綠色車輛路徑問題影響因素與分析
6.1 實驗數(shù)據(jù)
6.2 客戶貨物需求量對結(jié)果的影響
6.3 交通狀況對結(jié)果的影響
6.4 本章小節(jié)
結(jié)論與展望
參考文獻
攻讀學(xué)位期間取得與學(xué)位論文相關(guān)的成果
致謝
附錄
本文編號:3761224
【文章頁數(shù)】:87 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 本課題研究背景及研究意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.3 本課題主要研究內(nèi)容與技術(shù)路線
1.3.1 主要研究內(nèi)容
1.3.2 技術(shù)路線
1.4 本章小結(jié)
第二章 車輛路徑規(guī)劃問題及求解算法概述
2.1 車輛路徑規(guī)劃問題概述
2.1.1 車輛路徑規(guī)劃問題的分類
2.2 綠色車輛路徑規(guī)劃問題
2.2.1 車輛運輸燃料消耗模型
2.2.2 CO2排放和燃料消耗關(guān)系
2.3 求解車輛路徑規(guī)劃問題算法概述
2.3.1 精確求解算法
2.3.2 啟發(fā)式算法
2.4 本章小結(jié)
第三章 多目標綠色車輛路徑優(yōu)化模型
3.1 問題描述
3.2 問題假設(shè)
3.3 模型建立
3.3.1 符號與變量
3.3.2 運輸車輛燃料消耗和碳排放量計算
3.3.3 約束條件
3.3.4 數(shù)學(xué)模型
3.4 本章小結(jié)
第四章 多目標綠色車輛路徑問題算法設(shè)計
4.1 多目標綠色車輛路徑問題求解算法選擇
4.2 交叉熵算法簡介
4.2.1 交叉熵法思想
4.2.2 交叉熵法求解VRP問題
4.2.3 多目標交叉熵法
4.3 多目標綠色車輛路徑問題算法設(shè)計
4.3.1 算法編碼
4.3.2 路徑生成
4.3.3 非支配解排序
4.3.4 交叉熵法參數(shù)更新
4.3.5 交叉熵法防止早熟策略
4.4 多目標綠色車輛路徑問題算法流程
4.5 本章小結(jié)
第五章 多目標綠色車輛路徑問題算法驗證與分析
5.1 小規(guī)模MOGVRP算例實驗數(shù)據(jù)
5.2 小規(guī)模MOGVRP算例CPLEX模型設(shè)計
5.3 小規(guī)模MOGVRP算例CPLEX求解結(jié)果
5.4 小規(guī)模MOGVRP算例交叉熵法與CPLEX求解結(jié)果對比
5.4.1 交叉熵法參數(shù)設(shè)置
5.4.2 交叉熵法求解結(jié)果及分析
5.4.3 交叉熵法與CPLEX計算時間對比
5.5 大規(guī)模MOGVRP算例交叉熵法與遺傳算法求解結(jié)果對比
5.6 本章小結(jié)
第六章 多目標綠色車輛路徑問題影響因素與分析
6.1 實驗數(shù)據(jù)
6.2 客戶貨物需求量對結(jié)果的影響
6.3 交通狀況對結(jié)果的影響
6.4 本章小節(jié)
結(jié)論與展望
參考文獻
攻讀學(xué)位期間取得與學(xué)位論文相關(guān)的成果
致謝
附錄
本文編號:3761224
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