發(fā)布時(shí)間：2024-03-05 00:54

　　車(chē)輛路徑問(wèn)題是物流配送企業(yè)的核心問(wèn)題,隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,逐漸形成一個(gè)區(qū)域多個(gè)配送中心聯(lián)合配送的配送模式,同時(shí),不確定環(huán)境下的物流配送問(wèn)題也成為物流企業(yè)發(fā)展的難點(diǎn)。因此,綜合考慮多中心聯(lián)合配送、車(chē)輛服務(wù)完成后的返回規(guī)則、客戶(hù)同時(shí)具有配集貨需求且集貨需求為隨機(jī)變量的情況,對(duì)多中心聯(lián)合配送模式下的集貨需求隨機(jī)的同時(shí)配集貨車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題的研究能夠更加貼近于實(shí)際需要,合理規(guī)劃配送車(chē)輛行駛路徑,能夠有效的降低企業(yè)的配送成本,提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。目前對(duì)于多中心集貨需求隨機(jī)的同時(shí)配集貨車(chē)輛路徑問(wèn)題(MDVRPSDDSP)的研究較少,大多僅考慮單一配送的情況,且對(duì)于車(chē)輛返回規(guī)則的研究不足�；诖�,針對(duì)多中心集貨需求隨機(jī)的同時(shí)配集貨車(chē)輛路徑問(wèn)題展開(kāi)研究,構(gòu)建了兩階段優(yōu)化模型,預(yù)優(yōu)化階段基于隨機(jī)機(jī)會(huì)約束機(jī)制以及車(chē)載量約束為客戶(hù)分配車(chē)輛,生成初始方案;重優(yōu)化階段采用失敗點(diǎn)重調(diào)度策略對(duì)服務(wù)失敗點(diǎn)重新規(guī)劃路徑。根據(jù)問(wèn)題特征,設(shè)計(jì)了混合變鄰域遺傳算法,對(duì)遺傳算法易早熟、局部搜索能力弱等缺陷,將變鄰域深度搜索算法的深度搜索能力運(yùn)用到遺傳算法的局部搜索策略中,增強(qiáng)算法的局部搜索能力;提出自適應(yīng)鄰域搜索次數(shù)策略和自適應(yīng)...

【文章頁(yè)數(shù)】：52 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．２技術(shù)路線圖??Ｆｉｇ．?１．２?Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?ｒｏａｄｍａｐ??－７?－??

大連海事大學(xué)碩士學(xué)位論文??１．３．２技術(shù)路線??本文的技術(shù)路線如圖１．２所示：??査閱國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)、實(shí)地調(diào)研，確定研宂內(nèi)容???＾?［???多中心集貨需求隨機(jī)的同時(shí)配集貨車(chē)輛路徑問(wèn)題研宄??，ｒ???ＭＤ＼’ＲＰＳＤＤＳＰ相關(guān)問(wèn)題分折???＞?？???ｒ?［???ｙ????ＶＲＰ....

圖３．２不同失敗點(diǎn)重優(yōu)化策略對(duì)比圖??Ｆｉｇ．?３．２?Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ?ｆａｉｌｕｒｅ?ｐｏｉｎｔｓ?ｒｅ－ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ?ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ??３．５?本章小結(jié)??

大連海事大學(xué)碩士學(xué)位論文??（ｄ預(yù)優(yōu)化路徑?（Ｗ失敗點(diǎn)返Ｍ策略?（ｒ）失敗點(diǎn)前序點(diǎn)?（心分離配集貨策略（ｄ失敗點(diǎn)重調(diào)度策略??返Ｍ策略??［Ｚ］配送中心?〇客戶(hù)點(diǎn)?〇客戶(hù)火畋點(diǎn)?—預(yù)優(yōu)化路抒?優(yōu)化路懷??圖３．２不同失敗點(diǎn)重優(yōu)化策略對(duì)比圖??Ｆｉｇ．?３．２?Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ?....

圖４．４順序交叉算子示意圖??Ｆｉｇ．?４．４?Ｔｈｅ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｏｒｄｅｒｅｄ?ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ?ｏｐｅｒａｔｏｒ??４．２．５變鄰域搜索策略??

ｆｓ＝Ｔ?（４．１）??其中，４為染色體ｓ的目標(biāo)函數(shù)值。??４．２．３選擇操作??選擇操作采用輪盤(pán)賭和精英保留相結(jié)合的策略。具體步驟如下：采用輪盤(pán)賭的方式，??適應(yīng)度函數(shù)值越高的個(gè)體被選中的概率就越高；反之，則被選中的概率越低。在選擇操??作結(jié)束后，采用精英保留策略，用父代適應(yīng)度....

圖４．５變鄰域搜索策略示意圖??Ｆｉｇ．?４．５?Ｔｈｅ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ｖａｒｉａｂｌｅ?ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ?ｄｅｓｃｅｎｔ??

得??改進(jìn)解則令ｘ?＝?ｘ’，并返回第一個(gè)鄰域結(jié)構(gòu)重新開(kāi)始迭代，直到循環(huán)到最后一個(gè)鄰域??結(jié)構(gòu)，仍未找到改進(jìn)解時(shí)，則搜索終止；或當(dāng)變鄰域搜索循環(huán)次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)值以??時(shí)，搜索終止，算法進(jìn)入下一階段。本文的變鄰域操作使用五種鄰域結(jié)構(gòu)，前四種為常??見(jiàn)的鄰域結(jié)構(gòu)，對(duì)解進(jìn)疔深度搜索；第五....

本文編號(hào)：3919430