本文關(guān)鍵詞：關(guān)聯(lián)物流運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展對(duì)現(xiàn)代物流行業(yè)提出了更高的要求。在現(xiàn)實(shí)生活中存在這樣一種情況,不同客戶需要多種零件商品,并且這些零件商品是成品的組成部分,而零件商品由于特征、性質(zhì)和用途的差異,商品彼此之間具有貨物性質(zhì)的關(guān)聯(lián)性,通常情況下,客戶為了保證其需求不受影響而將所有的零件商品的供貨業(yè)務(wù)交付給一個(gè)物流運(yùn)輸公司,讓該物流運(yùn)輸公司來(lái)為其服務(wù),所有客戶需要的貨物可能存在某種關(guān)聯(lián)性,配送時(shí)不僅可以兼容,而且將關(guān)聯(lián)的貨物配套運(yùn)輸更有利于后期的運(yùn)作或經(jīng)營(yíng),基于這種情況,提出關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題(Incident Vehicle Routing Problem, IVRP),建立幾類(lèi)IVRP擴(kuò)展問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型,并提出相應(yīng)的算法求解。本文所做的主要工作如下：(1)提出了單車(chē)場(chǎng)單車(chē)型關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題的混沌遺傳算法。對(duì)適應(yīng)度較差的基因加混沌擾動(dòng),縮小混沌遺傳算法的搜索空間,提高了尋優(yōu)速度,仿真結(jié)果證明了提出算法對(duì)求解該問(wèn)題是有效性。(2)提出了單車(chē)場(chǎng)多車(chē)型關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題的混合禁忌搜索算法。融合了禁忌搜索算法和遺傳算法的優(yōu)點(diǎn),并引入了核心路徑、自適應(yīng)交叉及混沌變異等策略考慮了道路路況對(duì)運(yùn)輸?shù)挠绊?采用提出的算法對(duì)20客戶規(guī)模的問(wèn)題模型求解,通過(guò)收斂時(shí)間、進(jìn)化代數(shù)和全局搜索概率的比較,驗(yàn)證了所提出算法的可行性。(3)提出了帶多種類(lèi)型時(shí)間窗的多車(chē)場(chǎng)多車(chē)型關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題的混合蟻群算法。建立了帶客戶硬時(shí)間窗、車(chē)場(chǎng)硬時(shí)間窗、多車(chē)場(chǎng)多車(chē)型等約束的關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型。通過(guò)聚類(lèi)算法和節(jié)約算法構(gòu)造初始解,提高求解速度；自適應(yīng)地改變啟發(fā)式因子和期望啟發(fā)式因子,提高算法收斂速度；引入遺傳操作算子,自適應(yīng)改變交叉概率和變異概率,提高算法的全局搜索能力；提取核心路徑便于進(jìn)行后期優(yōu)化；通過(guò)3-opt與車(chē)場(chǎng)交換,提高算法的局部搜索能力。最后對(duì)40客戶規(guī)模的問(wèn)題模型進(jìn)行仿真,證明了所提出算法的優(yōu)越性。(4)提出了時(shí)變路網(wǎng)條件下關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題的自適應(yīng)蟻群算法。考慮實(shí)際生活中道路路況影響運(yùn)輸成本及油耗率與運(yùn)載量相關(guān)的因素,處理跨多時(shí)段的問(wèn)題,建立時(shí)變路網(wǎng)條件下的關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題數(shù)學(xué)模型。通過(guò)聚類(lèi)算法和節(jié)約算法構(gòu)造初始解,自適應(yīng)地改變啟發(fā)式因子和期望啟發(fā)式因子,結(jié)合油耗率,將油耗率轉(zhuǎn)化成信息素?fù)]發(fā)因子,自適應(yīng)更新信息素,保證其收斂速度,通過(guò)3-opt策略進(jìn)行局部搜索。最后對(duì)3個(gè)時(shí)段中8個(gè)客戶的問(wèn)題模型進(jìn)行仿真,表明提出算法的可行性。(5)提出了領(lǐng)域關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題的混合蟻群協(xié)同算法。呈現(xiàn)了兩種面向領(lǐng)域應(yīng)用的問(wèn)題,即高校校車(chē)協(xié)同運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題和農(nóng)村公交協(xié)同運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題,基于遺傳算法和蟻群優(yōu)化算法,構(gòu)造一種混合蟻群協(xié)同算法,混沌搜索產(chǎn)生初始種群的方式克服了生成大量非可行解的缺陷,加速染色體向最優(yōu)解收斂,平滑機(jī)制通過(guò)增加選擇有低強(qiáng)度信息素解元素的概率以提高探索新解的能力,分別對(duì)兩類(lèi)模型進(jìn)行仿真,證明該方法提高了算法的尋優(yōu)能力。(6)提出了關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題的并行混合蟻群算法。在深入分析問(wèn)題的基礎(chǔ)上,采用并行混合蟻群算法來(lái)對(duì)所建立的數(shù)學(xué)模型求解。給出不同規(guī)模的問(wèn)題模型,仿真結(jié)果證明并行混合蟻群算法在處理較大規(guī)模的問(wèn)題模型時(shí),優(yōu)于蟻群優(yōu)化算法。最后對(duì)本論文進(jìn)行總結(jié)與展望,歸納了本文的收獲與成果,對(duì)需要更深層次探討的問(wèn)題進(jìn)行說(shuō)明。
【關(guān)鍵詞】：關(guān)聯(lián)物流運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題 時(shí)間窗 時(shí)變路網(wǎng) 遺傳算法 蟻群優(yōu)化算法
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：F259.2;TP18
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 緒論14-31
• 1.1 研究背景及意義14-19
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀19-29
• 1.3 本文組織結(jié)構(gòu)29-31
• 第二章 單車(chē)場(chǎng)單車(chē)型關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題的混沌遺傳算法31-41
• 2.1 引言31-32
• 2.2 問(wèn)題描述及建立數(shù)學(xué)模型32-33
• 2.3 混沌遺傳算法原理及流程33-36
• 2.4 仿真分析36-38
• 2.5 應(yīng)用實(shí)例38-40
• 2.6 本章小結(jié)40-41
• 第三章 單車(chē)場(chǎng)多車(chē)型關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題的混合禁忌搜索算法41-55
• 3.1 引言41
• 3.2 問(wèn)題描述及建立數(shù)學(xué)模型41-44
• 3.3 混合禁忌搜索算法設(shè)計(jì)44-49
• 3.3.1 算法思路44-45
• 3.3.2 主要改進(jìn)策略45-47
• 3.3.3 算法流程47-49
• 3.4 仿真分析49-53
• 3.5 本章小結(jié)53-55
• 第四章 帶多種類(lèi)型時(shí)間窗多車(chē)場(chǎng)關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題的混合蟻群算法55-71
• 4.1 引言55
• 4.2 問(wèn)題描述及數(shù)學(xué)模型55-57
• 4.3 算法設(shè)計(jì)57-65
• 4.3.1 算法思路57-59
• 4.3.2 關(guān)鍵參數(shù)設(shè)計(jì)59-60
• 4.3.3 改進(jìn)策略60-64
• 4.3.4 算法流程64-65
• 4.4 仿真分析65-70
• 4.5 本章小結(jié)70-71
• 第五章 時(shí)變路網(wǎng)條件下關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題的自適應(yīng)蟻群算法71-84
• 5.1 引言71-72
• 5.2 問(wèn)題描述及數(shù)學(xué)模型72-77
• 5.2.1 跨單時(shí)段問(wèn)題處理72-73
• 5.2.2 跨多時(shí)段問(wèn)題處理73-75
• 5.2.3 建立數(shù)學(xué)模型75-77
• 5.3 算法設(shè)計(jì)77-80
• 5.3.1 算法思路77
• 5.3.2 關(guān)鍵參數(shù)設(shè)計(jì)77-78
• 5.3.3 主要改進(jìn)策略78-80
• 5.3.5 自適應(yīng)蟻群算法流程80
• 5.4 仿真分析80-83
• 5.5 本章小結(jié)83-84
• 第六章 領(lǐng)域關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題的混合蟻群協(xié)同算法84-105
• 6.1 引言84-85
• 6.2 高校校車(chē)協(xié)同運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題模型85-89
• 6.2.1 問(wèn)題描述85-87
• 6.2.2 數(shù)學(xué)模型87-89
• 6.3 農(nóng)村公交協(xié)同運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題模型89-92
• 6.3.1 問(wèn)題描述89-90
• 6.3.2 數(shù)學(xué)模型90-92
• 6.4 混合蟻群協(xié)同算法設(shè)計(jì)92-95
• 6.4.1 算法思路92-93
• 6.4.2 關(guān)鍵參數(shù)設(shè)計(jì)93
• 6.4.4 混合蟻群協(xié)同算法流程93-95
• 6.5 高校校車(chē)協(xié)同運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題仿真分析95-98
• 6.6 農(nóng)村公交協(xié)同運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題仿真分析98-103
• 6.7 本章小結(jié)103-105
• 第七章 關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題的并行混合蟻群算法105-119
• 7.1 引言105
• 7.2 問(wèn)題描述及建立數(shù)學(xué)模型105-106
• 7.3 算法設(shè)計(jì)106-113
• 7.3.1 算法思路106-110
• 7.3.2 算法流程110-113
• 7.4 仿真分析113-118
• 7.5 本章小結(jié)118-119
• 總結(jié)與展望119-121
• 參考文獻(xiàn)121-132
• 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文132-134
• 攻讀博士學(xué)位期間參加的課題134-136
• 致謝136

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4 湯雅連;關(guān)聯(lián)物流運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2015年

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7 李小林;平行機(jī)環(huán)境下批處理機(jī)調(diào)度問(wèn)題研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2012年

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9 李玉慶;動(dòng)態(tài)不確定環(huán)境下航天器觀測(cè)調(diào)度問(wèn)題研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2008年

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張亮;云計(jì)算環(huán)境下的資源調(diào)度技術(shù)的研究[D];江南大學(xué);2015年

2 馮卓鵬;重載運(yùn)輸卸車(chē)組織優(yōu)化研究[D];西南交通大學(xué);2015年

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5 張勇;帶拒絕和釋放時(shí)間的單機(jī)批調(diào)度問(wèn)題[D];山東大學(xué);2015年

6 吳凡;基于粒子群優(yōu)化算法的風(fēng)電-火電機(jī)組組合調(diào)度研究[D];華北電力大學(xué);2015年

7 趙虎;MTO模式下的制造企業(yè)穩(wěn)健型調(diào)度問(wèn)題研究[D];重慶理工大學(xué);2015年

8 吉佳紅;基于細(xì)菌覓食算法的改進(jìn)及應(yīng)用研究[D];江蘇科技大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：342588