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基于蟻群算法的物流配送車輛路徑優(yōu)化問題的研究

發(fā)布時間:2017-06-08 05:09

  本文關(guān)鍵詞:基于蟻群算法的物流配送車輛路徑優(yōu)化問題的研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:物流配送是物流的核心,其中車輛路徑優(yōu)化問題是物流配送路徑優(yōu)化問題的關(guān)鍵。車輛路徑問題廣泛應(yīng)用于交通運輸、物流配送、車輛調(diào)度、工業(yè)生產(chǎn)調(diào)度等領(lǐng)域。選擇合理的配送路線可以提高物流配送效率,降低物流成本。傳統(tǒng)的物流配送方式效率低、成本高,迫切要求引入新的車輛路徑優(yōu)化問題方案來降低車輛配送成本,提高物流配送效率。車輛路徑優(yōu)化問題屬于組合優(yōu)化問題,求解的算法很多,主要分為精確式算法和啟發(fā)式算法、智能算法等。傳統(tǒng)的算法只能解決簡單的問題,對于比較復(fù)雜的組合優(yōu)化問題大多用智能算法求解。蟻群算法屬于智能算法的一種,由于它采用的是正反饋原理,優(yōu)化速度快,收斂最優(yōu)解速度比較快,本文就采用了蟻群算法解決。TSP問題可以看成車輛路徑問題的一種特例,很多車輛路徑優(yōu)化問題的研究都是建立在它的基礎(chǔ)上。本文首先研究了TSP問題,建立了它的數(shù)學(xué)模型,用蟻群算法去求解,通過MATLAB去仿真得出了可行的結(jié)果。然后介紹了物流配送的概念、作用和分類等,由此引出車輛路徑優(yōu)化問題,最后比較了它與TSP問題的區(qū)別。通過研究一般的車輛路徑問題,在前人研究成果的基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)以往的車輛配送問題都是派送點固定,一輛車只經(jīng)過一個配送點,隨著配送的進行,車輛上的貨物越來越少,甚至出現(xiàn)車輛空載的情況,這就造成了車輛運輸資源的浪費。為了解決這個現(xiàn)實中的配送問題,避免或者減少運輸資源浪費,本文提出了一種新的具有拼車問題的車輛路徑優(yōu)化問題方案,針對具體的問題建立了它的數(shù)學(xué)模型,然后通過實例進行MATLAB仿真得出了實驗結(jié)論。表明此方案可以使車輛路徑優(yōu)化,提高配送效率,節(jié)約物流成本,可以廣泛應(yīng)用于車輛路徑優(yōu)化問題相關(guān)的領(lǐng)域。
【關(guān)鍵詞】:蟻群算法 物流配送 車輛路徑優(yōu)化問題 拼車
【學(xué)位授予單位】:遼寧科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:U116.2;TP18
【目錄】:
  • 中文摘要5-6
  • ABSTRACT6-10
  • 1. 緒論10-16
  • 1.1 引言10
  • 1.2 課題研究背景及意義10-11
  • 1.3 物流配送的概念11-12
  • 1.4 物流配送的作用12-13
  • 1.5 車輛路徑問題研究現(xiàn)狀及意義13-14
  • 1.6 本文研究的內(nèi)容14-15
  • 1.7 本文的組織結(jié)構(gòu)15
  • 1.8 本章小結(jié)15-16
  • 2. 車輛路徑優(yōu)化問題算法分類16-23
  • 2.1 精確式算法16-17
  • 2.2 啟發(fā)式算法17-19
  • 2.2.1 啟發(fā)式算法的分類18
  • 2.2.2 節(jié)約里程算法18-19
  • 2.3 智能算法19-21
  • 2.3.1 蟻群算法19-20
  • 2.3.2 模擬退火算法20
  • 2.3.3 粒子群算法20
  • 2.3.4 遺傳算法20-21
  • 2.3.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法21
  • 2.4 算法的優(yōu)缺點21-22
  • 2.5 本章小結(jié)22-23
  • 3. 蟻群算法23-28
  • 3.1 蟻群算法的發(fā)展與應(yīng)用23
  • 3.2 蟻群算法的基本原理23-24
  • 3.3 蟻群算法的求解24-27
  • 3.4 本章小結(jié)27-28
  • 4. 車輛路徑優(yōu)化問題28-41
  • 4.1 TSP問題28-35
  • 4.1.1 TSP問題的描述28
  • 4.1.2 TSP問題的數(shù)學(xué)模型28-29
  • 4.1.3 蟻群算法求解TSP問題29-30
  • 4.1.4 Matlab仿真TSP問題30-35
  • 4.2 車輛路徑優(yōu)化問題35-37
  • 4.2.1 車輛路徑優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)描述35-36
  • 4.2.2 車輛路徑優(yōu)化問題的圖描述36-37
  • 4.3 車輛路徑優(yōu)化問題的分類37-38
  • 4.4 車輛路徑優(yōu)化問題目標(biāo)函數(shù)38-39
  • 4.5 車輛路徑優(yōu)化問題與TSP問題的區(qū)別39-40
  • 4.6 本章小結(jié)40-41
  • 5. 改進的蟻群算法求解具有拼車的車輛路徑優(yōu)化問題41-51
  • 5.1 問題的提出41
  • 5.2 車輛路徑優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型41-42
  • 5.3 具有拼車的車輛路徑優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型42-44
  • 5.4 改進的蟻群算法求解具有拼車的車輛路徑優(yōu)化問題44-50
  • 5.4.1 蟻群算法的基本模型44
  • 5.4.2 蟻群算法的改進44-46
  • 5.4.3 改進的蟻群算法求解具有拼車的車輛路徑優(yōu)化問題46-47
  • 5.4.4 實驗仿真47-50
  • 5.5 本章小結(jié)50-51
  • 6. 結(jié)論51-52
  • 7. 總結(jié)與展望52-53
  • 參考文獻53-56
  • 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況56-57
  • 致謝57-58
  • 作者簡介58-59

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  本文關(guān)鍵詞:基于蟻群算法的物流配送車輛路徑優(yōu)化問題的研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



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