近年來,隨著物流行業(yè)的快速發(fā)展,高效的進(jìn)行物流配送在整個(gè)物流系統(tǒng)中的重要性越來越高,而甩掛運(yùn)輸作為一種綠色、經(jīng)濟(jì)、高效的物流貨運(yùn)方式,受到越來越多的重視。甩掛運(yùn)輸是指牽引車拖帶掛車配合完成任務(wù),牽引車可以在指定的貨物裝卸作業(yè)點(diǎn)進(jìn)行卸掛、拖帶等操作,并繼續(xù)運(yùn)行的物流組織方式。甩掛運(yùn)輸已經(jīng)被很多歐美發(fā)達(dá)國(guó)家應(yīng)用于實(shí)際的運(yùn)輸過程中,對(duì)降低物流成本,推動(dòng)現(xiàn)代物流發(fā)展都有重要意義。本文對(duì)人車協(xié)同場(chǎng)景和動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下的甩掛運(yùn)輸路徑規(guī)劃問題進(jìn)行了研究。首先,考慮到駕駛?cè)瞬煌谲囕v不能連續(xù)長(zhǎng)時(shí)間的工作,需要及時(shí)的停車休息或更換駕駛?cè)?從而提高工作效率和降低交通事故風(fēng)險(xiǎn),本文對(duì)考慮駕駛?cè)斯ぷ鲿r(shí)間的甩掛運(yùn)輸路徑規(guī)劃問題進(jìn)行研究,建立考慮駕駛?cè)斯ぷ鲿r(shí)間的甩掛運(yùn)輸路徑規(guī)劃模型,設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解。另外,考慮到甩掛實(shí)施環(huán)境的動(dòng)態(tài)不確定性,需要實(shí)時(shí)的進(jìn)行規(guī)劃調(diào)度,本文對(duì)考慮動(dòng)態(tài)環(huán)境下的甩掛運(yùn)輸路徑規(guī)劃問題進(jìn)行研究,提出了一種基于滾動(dòng)時(shí)域優(yōu)化方法的甩掛運(yùn)輸路徑規(guī)劃模型,并采用蟻群算法和遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解。本文的研究成果可以解決以上兩種場(chǎng)景下的甩掛運(yùn)輸路徑規(guī)劃問題,能夠推進(jìn)甩掛運(yùn)輸在實(shí)際運(yùn)輸中的應(yīng)... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

參數(shù)敏感性實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖 3.12 6 組測(cè)試數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果Fig 3.12 The result of 6 groups of data experiments表 3.3 各類測(cè)試數(shù)據(jù)的最優(yōu)解Tab 3.3 The optimal solution of data sets數(shù)據(jù)類型 GA IGAC 類（C1，C2） 550 525R 類（R1，R2） 839 792 類（RC1，RC2） 1067 9821類（R1,C1,RC1） 793 7322類（R2,C2,RC2） 844 800究了考慮駕駛?cè)斯ぷ鲿r(shí)間的甩掛運(yùn)輸路徑規(guī)劃問題，考慮了兩種需求，以及車輛在行駛過程中的用戶時(shí)間窗和容積等約

（1）測(cè)試數(shù)據(jù)集滾動(dòng)時(shí)域優(yōu)化過程是一個(gè)動(dòng)態(tài)的任務(wù)執(zhí)行過程，其中，各個(gè)優(yōu)化子問題面對(duì)著不同的用戶集，各個(gè)用戶集在空間上可能呈現(xiàn)多種分布特征分布。同時(shí)，不同時(shí)刻，各個(gè)優(yōu)化子問題可能面對(duì)著不同的配送網(wǎng)絡(luò)通行狀態(tài)。為了模擬上述實(shí)際運(yùn)輸情形，本文在 Solomon Benchmark 測(cè)試數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，生成了 6種情形下的測(cè)試數(shù)據(jù)。其中，測(cè)試數(shù)據(jù) R1 和 R2采用隨機(jī)生成的方式，即節(jié)點(diǎn)在平面上呈隨機(jī)分布；測(cè)試數(shù)據(jù) C1和 C2在平面上呈聚簇分布；測(cè)試數(shù)據(jù) RC1和RC2 混合了隨機(jī)和聚簇的分布特征；另外，第 1 類數(shù)據(jù)（R1、C1 和 RC1）的用戶的需求量較大，即牽引車需要進(jìn)行更加頻繁的甩掛操作才能滿足所有用戶的需求，第 2類數(shù)據(jù)（R2、C2和 RC2）中的用戶的需求量較小，即牽引車的一次運(yùn)行可以服務(wù)更多的用戶。本試驗(yàn)中，每種數(shù)據(jù)生成 5組，共計(jì) 30組。（2）參數(shù)敏感性實(shí)驗(yàn)分析本文首先對(duì)算法的參數(shù)敏感性進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。為了探究螞蟻數(shù)量 SPACE 對(duì)最優(yōu)路徑的影響，分別對(duì) 10個(gè)不同 SPACE 值進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，分別運(yùn)行 20次，對(duì)結(jié)果取平均值，如圖 4.6所示。

【參考文獻(xiàn)】：
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