本文關(guān)鍵詞：基于蟻群算法的物流配送車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)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(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題是物流配送路徑優(yōu)化問(wèn)題的關(guān)鍵。車(chē)輛路徑問(wèn)題廣泛應(yīng)用于交通運(yùn)輸、物流配送、車(chē)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(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題方案來(lái)降低車(chē)輛配送成本,提高物流配送效率。車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題屬于組合優(yōu)化問(wèn)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(jiǎn)單的問(wèn)題,對(duì)于比較復(fù)雜的組合優(yōu)化問(wèn)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(wèn)題可以看成車(chē)輛路徑問(wèn)題的一種特例,很多車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題的研究都是建立在它的基礎(chǔ)上。本文首先研究了TSP問(wèn)題,建立了它的數(shù)學(xué)模型,用蟻群算法去求解,通過(guò)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(lèi)等,由此引出車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題,最后比較了它與TSP問(wèn)題的區(qū)別。通過(guò)研究一般的車(chē)輛路徑問(wèn)題,在前人研究成果的基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)以往的車(chē)輛配送問(wèn)題都是派送點(diǎn)固定,一輛車(chē)只經(jīng)過(guò)一個(gè)配送點(diǎn),隨著配送的進(jìn)行,車(chē)輛上的貨物越來(lái)越少,甚至出現(xiàn)車(chē)輛空載的情況,這就造成了車(chē)輛運(yùn)輸資源的浪費(fèi)。為了解決這個(gè)現(xiàn)實(shí)中的配送問(wèn)題,避免或者減少運(yùn)輸資源浪費(fèi),本文提出了一種新的具有拼車(chē)問(wèn)題的車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題方案,針對(duì)具體的問(wèn)題建立了它的數(shù)學(xué)模型,然后通過(guò)實(shí)例進(jìn)行MATLAB仿真得出了實(shí)驗(yàn)結(jié)論。表明此方案可以使車(chē)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(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題相關(guān)的領(lǐng)域。
【關(guān)鍵詞】：蟻群算法 物流配送 車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題 拼車(chē)
【學(xué)位授予單位】：遼寧科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：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(chē)輛路徑問(wèn)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(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題算法分類(lèi)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(lèi)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(diǎn)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(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題28-41
• 4.1 TSP問(wèn)題28-35
• 4.1.1 TSP問(wèn)題的描述28
• 4.1.2 TSP問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型28-29
• 4.1.3 蟻群算法求解TSP問(wèn)題29-30
• 4.1.4 Matlab仿真TSP問(wèn)題30-35
• 4.2 車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題35-37
• 4.2.1 車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)描述35-36
• 4.2.2 車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題的圖描述36-37
• 4.3 車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題的分類(lèi)37-38
• 4.4 車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題目標(biāo)函數(shù)38-39
• 4.5 車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題與TSP問(wèn)題的區(qū)別39-40
• 4.6 本章小結(jié)40-41
• 5. 改進(jìn)的蟻群算法求解具有拼車(chē)的車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題41-51
• 5.1 問(wèn)題的提出41
• 5.2 車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型41-42
• 5.3 具有拼車(chē)的車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型42-44
• 5.4 改進(jìn)的蟻群算法求解具有拼車(chē)的車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)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(jìn)44-46
• 5.4.3 改進(jìn)的蟻群算法求解具有拼車(chē)的車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題46-47
• 5.4.4 實(shí)驗(yàn)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(xiàn)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(jiǎn)介58-59

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