發(fā)布時間：2023-05-12 23:16

　　隨著國內(nèi)電子商務(wù)平臺的飛速發(fā)展,物流行業(yè)也隨之蓬勃發(fā)展。當(dāng)前,在物流行業(yè)中,運輸過程處于物流核心位置,所占物流費用較大。物流企業(yè)在運輸過程中存在的普遍問題是:車輛路徑的規(guī)劃主要依靠司機(jī)的主觀經(jīng)驗,直接影響到配送車輛運輸效率、運輸成本以及客戶滿意度。針對以上問題,本文通過混合遺傳算法實現(xiàn)車輛路徑的合理規(guī)劃,具體研究內(nèi)容包含:(1)研究分析車輛路徑問題相關(guān)理論,重點研究帶時間窗車輛路徑問題;研究分析出遺傳算法在求解帶時間窗車輛路徑問題(VRPTW)時具有較強(qiáng)全局搜索特性,模擬退火算法在求解VRPTW時具有較強(qiáng)的局部搜索能力,因此本文將遺傳算法與模擬退火算法進(jìn)行相結(jié)合以提高全局最優(yōu)解的質(zhì)量;(2)為進(jìn)一步提高最優(yōu)解的質(zhì)量,首先通過混沌算法生成初始種群,同時采用改進(jìn)的比例選擇法與精英保留策略對種群中的個體進(jìn)行選擇操作,然后將改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法應(yīng)用于交叉算子和變異算子的優(yōu)化過程,最后將遺傳算法優(yōu)化得到的個體再通過模擬退火算法進(jìn)行局部尋優(yōu);(3)建立帶時間窗車輛路徑問題模型,該模型以車輛固定成本、運輸成本以及時間窗懲罰成本之和為目標(biāo)函數(shù),將軟時間窗與車輛載重量作為主要約束條件,尋求目標(biāo)函數(shù)的最小...

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(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 主要研究內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
2 車輛路徑問題類型及求解方法
    2.1 車輛路徑問題描述與分類
    2.2 帶時間窗車輛路徑問題的描述
    2.3 相關(guān)算法的研究
        2.3.1 遺傳算法的研究
        2.3.2 模擬退火算法的研究
        2.3.3 遺傳模擬退火算法的研究
    2.4 本章小結(jié)
3 帶時間窗車輛路徑問題的模型建立
    3.1 模型假設(shè)
    3.2 符號說明
    3.3 目標(biāo)函數(shù)
    3.4 模型建立
    3.5 本章小結(jié)
4 帶時間窗車輛路徑問題的混合遺傳算法設(shè)計
    4.1 混合遺傳算法元素的改進(jìn)
        4.1.1 染色體編碼
        4.1.2 混沌算法生成初始種群
        4.1.3 適應(yīng)度函數(shù)的確定
    4.2 混合遺傳算子的改進(jìn)
        4.2.1 選擇算子的優(yōu)化
        4.2.2 交叉算子的優(yōu)化
        4.2.3 變異算子的優(yōu)化
    4.3 自適應(yīng)概率的改進(jìn)
    4.4 模擬退火算法的設(shè)定
    4.5 混合遺傳算法的流程
    4.6 本章小結(jié)
5 實驗驗證
    5.1 測試算例
    5.2 實驗環(huán)境與參數(shù)設(shè)置
    5.3 結(jié)果分析與算法對比
        5.3.1 數(shù)據(jù)集結(jié)果對比分析
        5.3.2 具體算例結(jié)果分析
        5.3.3 算法成本對比分析
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
碩士學(xué)位期間取得的科研成果



本文編號：3814826