基于量子蟻群算法的動態(tài)VRP問題的研究與應用
發(fā)布時間:2021-06-25 23:57
隨著全球經(jīng)濟的快速發(fā)展,人們生活水平也正在不斷的提升,隨之而來的對物流配送的要求也越來越高,車輛路徑問題(Vehicle Routing Problem,VRP)已經(jīng)成為物流行業(yè)近年來的熱點話題。車輛路徑問題作為物流配送的關鍵環(huán)節(jié),如何最小化成本、最大化配送效率、提高客戶的滿意程度等一系列問題正逐漸凸顯出來,成為當前研究的重中之重。車輛路徑問題自提出以來,近幾十年來國內(nèi)外學者對其進行了深入而廣泛的研究。動態(tài)車輛路徑問題(Dynamic Vehicle Routing Problem,DVRP)是車輛路徑問題的一種擴展,它的動態(tài)性和實時性更加符合當前客戶對于物流配送的現(xiàn)實需求。本文采用兩階段建模方式,將動態(tài)車輛路徑問題轉(zhuǎn)化為靜態(tài)車輛路徑問題?紤]到客戶滿意度,引入了模糊隸屬度函數(shù)。本文在算法上對傳統(tǒng)的量子蟻群進行了改進,引入量子Hε門代替?zhèn)鹘y(tǒng)的量子旋轉(zhuǎn)門實現(xiàn)對蟻群的更新,在動態(tài)優(yōu)化階段,采用時間片段原則處理動態(tài)事件,并引入模糊概率公式來判斷是否將新增客戶點插入到當前路徑中。采用MATLAB進行數(shù)據(jù)仿真實驗,將本文提出的算法與其他五種算法進行對比,在算法運行時間、算法收斂性、運行成本方面均...
【文章來源】:大連交通大學遼寧省
【文章頁數(shù)】:58 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.1?VRP路線示意圖??Fig.?2.1?VRP?Route?Schematic??
是提高物流經(jīng)濟效益、實現(xiàn)物流科學化不可或缺的。車輛路徑問題可被描述如下:車輛??從車場出發(fā),完成任務后返回該車場且總代價最小的路線集,使得每個客戶被且僅被一??輛車服務,并使得相關約束條件被滿足。VRP的路線示意圖如圖2.1所示。????Sr ̄ ̄ ̄氣??圖2.1?VRP路線示意圖??Fig.?2.1?VRP?Route?Schematic??2.2車輛路徑問題的分類??車輛路徑問題從1959年被提出開始到現(xiàn)今經(jīng)歷了幾十年的研宄和發(fā)展,取得了很??多研宄成果,車輛路徑問題的種類擴展也越來越多樣化。??(1)按照常見的約束條件包括:??a.
圖4.1算法流程圖??Fig.?4.1?Flow?Chart?of?Algorithm??27??
本文編號:3250205
【文章來源】:大連交通大學遼寧省
【文章頁數(shù)】:58 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.1?VRP路線示意圖??Fig.?2.1?VRP?Route?Schematic??
是提高物流經(jīng)濟效益、實現(xiàn)物流科學化不可或缺的。車輛路徑問題可被描述如下:車輛??從車場出發(fā),完成任務后返回該車場且總代價最小的路線集,使得每個客戶被且僅被一??輛車服務,并使得相關約束條件被滿足。VRP的路線示意圖如圖2.1所示。????Sr ̄ ̄ ̄氣??圖2.1?VRP路線示意圖??Fig.?2.1?VRP?Route?Schematic??2.2車輛路徑問題的分類??車輛路徑問題從1959年被提出開始到現(xiàn)今經(jīng)歷了幾十年的研宄和發(fā)展,取得了很??多研宄成果,車輛路徑問題的種類擴展也越來越多樣化。??(1)按照常見的約束條件包括:??a.
圖4.1算法流程圖??Fig.?4.1?Flow?Chart?of?Algorithm??27??
本文編號:3250205
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