物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的車輛路徑問(wèn)題和設(shè)施選址問(wèn)題是物流系統(tǒng)研究中的重要組成部分,其無(wú)論是在國(guó)民經(jīng)濟(jì)生活中還是在軍事戰(zhàn)爭(zhēng)領(lǐng)域里都有著重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。以往的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問(wèn)題的研究主要是集中于靜態(tài)信息以及確定性領(lǐng)域,即使考慮到不確定因素,也是一類比較簡(jiǎn)單的問(wèn)題。而在實(shí)際中,涉及大量的不確定信息以及復(fù)雜的約束條件,傳統(tǒng)的模型難以描述隨機(jī)條件下或動(dòng)態(tài)條件下的物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問(wèn)題;而且,隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大,使得物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問(wèn)題求解變得越來(lái)越困難。因此,有必要進(jìn)一步研究在隨機(jī)條件下以及動(dòng)態(tài)條件下的物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問(wèn)題,并為問(wèn)題求解構(gòu)造出更有效、更符合實(shí)際的模型與算法。本文針對(duì)相關(guān)的隨機(jī)條件下以及動(dòng)態(tài)條件下的物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問(wèn)題,給出了相應(yīng)的模型及算法,并進(jìn)行了應(yīng)用計(jì)算。主要的研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)如下: 隨機(jī)需求下帶時(shí)間窗的物流網(wǎng)絡(luò)車輛路徑優(yōu)化研究。考慮用戶需求隨機(jī)以及對(duì)客戶服務(wù)有時(shí)間窗口限制的情況下,提出了一種隨機(jī)需求下帶時(shí)間窗物流網(wǎng)絡(luò)車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題研究。分析了問(wèn)題的特性,給出了預(yù)優(yōu)化求解策略,建立隨機(jī)補(bǔ)償模型,并對(duì)問(wèn)題求解中的期望額外總費(fèi)用計(jì)算進(jìn)行了詳細(xì)的討論。針對(duì)研究問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)大鄰域啟發(fā)式搜索求解算法。通過(guò)對(duì)構(gòu)造的56組示例的計(jì)算,并與另一種“確定性求解策略”進(jìn)行的對(duì)比,驗(yàn)證了構(gòu)建模型及設(shè)計(jì)算法的有效性,同時(shí)也對(duì)子算法性能進(jìn)行了評(píng)估。 隨機(jī)需求下可拆分服務(wù)的物流網(wǎng)絡(luò)車輛路徑優(yōu)化研究。針對(duì)隨機(jī)需求下,客戶需求可拆分服務(wù)的情況,提出了一種隨機(jī)需求下可拆分服務(wù)物流網(wǎng)絡(luò)車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題研究,給出了一種需求可拆分服務(wù)的配對(duì)車輛回歸求解策略,建立了數(shù)學(xué)模型。在對(duì)問(wèn)題求解中的期望回歸費(fèi)用計(jì)算時(shí),分別對(duì)配對(duì)車輛的不協(xié)作與協(xié)作的情況進(jìn)行了討論。針對(duì)問(wèn)題求解,設(shè)計(jì)了一種大鄰域啟發(fā)式搜索算法。最后,通過(guò)對(duì)設(shè)計(jì)的應(yīng)用示例的計(jì)算,以及與需求不允許拆分服務(wù)情況下的結(jié)果對(duì)比表明,當(dāng)客戶平均需求量大于一半車輛容量時(shí),允許需求可拆分服務(wù)的隨機(jī)需求下的車輛路徑優(yōu)化結(jié)果明顯優(yōu)于需求不可拆分服務(wù)的隨機(jī)需求下的車輛路徑優(yōu)化結(jié)果。 隨機(jī)服務(wù)時(shí)間下的物流網(wǎng)絡(luò)車輛路徑優(yōu)化研究�？紤]確定的車輛行駛時(shí)間、隨機(jī)的車輛服務(wù)時(shí)間以及擁有最大工作時(shí)間限制的情況下,提出了一種隨機(jī)服務(wù)時(shí)間下物流網(wǎng)絡(luò)車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題研究。針對(duì)問(wèn)題特性,建立了相關(guān)數(shù)學(xué)模型,討論了期望費(fèi)用的計(jì)算。設(shè)計(jì)了一種G型變鄰域啟發(fā)式搜索算法以求解問(wèn)題。通過(guò)應(yīng)用示例計(jì)算,將設(shè)計(jì)的算法與給出的另外兩種求解算法所獲得的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比,同時(shí)測(cè)試了不同參數(shù)設(shè)置下的對(duì)應(yīng)用示例計(jì)算結(jié)果的影響,獲得了比較好的效果。 保障網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)選址與分配研究。針對(duì)軍事背景下,被保障單元需求呈現(xiàn)多周期動(dòng)態(tài)變化的情況,研究了保障網(wǎng)絡(luò)中動(dòng)態(tài)選址與分配優(yōu)化問(wèn)題。建立了數(shù)學(xué)模型,并設(shè)計(jì)了一種混合式進(jìn)化算法。通過(guò)對(duì)設(shè)計(jì)的一組應(yīng)用示例的計(jì)算,對(duì)模型及算法進(jìn)行了有效驗(yàn)證。
【學(xué)位單位】：國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2011
【中圖分類】：O157.5;F224;F253.9
【部分圖文】：

第三章研究的是在隨機(jī)客戶需求下，考慮客戶服務(wù)時(shí)間窗的物流網(wǎng)絡(luò)車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題(Capacitated Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands and TimeWindows, CVRPSDTW)。首先，對(duì)研究問(wèn)題的概況、關(guān)鍵要素以及問(wèn)題研究的界定進(jìn)行了描述；然后，對(duì)研究問(wèn)題進(jìn)行了形式化描述，建立了隨機(jī)補(bǔ)償模型；第三節(jié)對(duì)問(wèn)題求解中關(guān)鍵的期望額外總費(fèi)用計(jì)算進(jìn)行了詳細(xì)的闡述；第四節(jié)給出了自適應(yīng)大鄰域啟發(fā)式搜索算法；最后針對(duì)應(yīng)用問(wèn)題，進(jìn)行了建模并構(gòu)建了各類示例進(jìn)行計(jì)算，同時(shí)對(duì)結(jié)果進(jìn)行了分析。3.1 問(wèn)題描述生活中各個(gè)物流快遞公司，如 UPS、Fedex 以及 EMS 等，上門取貨時(shí)經(jīng)常遇到這種情況：由于客戶開始對(duì)需要發(fā)送的貨物量只提供一個(gè)大概的量值，或者臨時(shí)又追加（取消）部分發(fā)送貨物量，造成客戶需求貨物量的不確定；而物流公司的服務(wù)車輛貨運(yùn)容量一般有限，在到達(dá)客戶處之前并不知道確切的貨物需求量，因此在預(yù)先計(jì)劃的取貨途徑上，往往使得累積的取貨總量超出（或達(dá)到）車輛的容量限制，造成取貨服務(wù)無(wú)法繼續(xù)進(jìn)行。如圖 3.1 所示。

國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究生院博士學(xué)位論文行服務(wù)，而發(fā)生服務(wù)失敗。針對(duì)這兩種情況，首先給出兩類車輛服務(wù)失敗的定義：定義 3.1 當(dāng)服務(wù)車輛達(dá)到某個(gè)客戶處時(shí)，路徑上累積的實(shí)際客戶需求超過(guò)車輛的容量限制，則稱發(fā)生 I 類車輛服務(wù)失敗；路徑上累積的實(shí)際客戶需求正好達(dá)到車輛的容量限制，則稱發(fā)生 II 類車輛服務(wù)失敗。若當(dāng)前客戶為路徑上最后一個(gè)客戶且累積的實(shí)際客戶需求剛好達(dá)到車輛的容量限制時(shí)，則不發(fā)生服務(wù)失敗。當(dāng)車輛發(fā)生服務(wù)失敗后，根據(jù)服務(wù)失敗類型車輛可采取不同的回歸行為進(jìn)行應(yīng)對(duì)：當(dāng)遇到 I 類服務(wù)失敗時(shí)，車輛先使用余下容量服務(wù)部分客戶需求，然后回到物流倉(cāng)庫(kù)卸貨之后，再回到路徑上為發(fā)生服務(wù)失敗的客戶繼續(xù)服務(wù)；當(dāng)遇到 II 類服務(wù)失敗時(shí)，車輛使用余下容量完全滿足客戶需求后，回到物流倉(cāng)庫(kù)卸貨，然后回到路徑上為下一個(gè)客戶繼續(xù)服務(wù)。如圖 3.2 所示。

回歸行為造成車輛錯(cuò)過(guò)單個(gè)客戶服務(wù)時(shí)間窗口
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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本文編號(hào)：2838952