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非限定车场车辆路径问题研究

作　者: 王艳敏
导　师: 王雷震
学　校: 东北大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 非限定车场 车辆路径问题 遗传算法 可重复整数编码
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 42次
引　用: 1次
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内容摘要


随着社会经济的不断发展,优化建模技术将被越来越多地应用到生产管理的各个领域以降低运作成本,提高经济管理的水平。在此背景下,松弛车辆路径问题的假设条件,引入新的边约束,研究满足经济管理实际需要的各种类型的车辆路径问题,同时构建高质量和高鲁棒性的求解算法具有重要的理论意义和实践价值。本文分析了多车场车辆路径问题的数学模型,定义了限定车场车辆路径问题和非限定车场车辆路径问题,介绍了基本的遗传算法,针对现有非限定车场车辆路径问题数学模型整合资源不优的缺陷,构建了非限定车场车辆路径问题的改进数学模型,同时,提出了求解模型的可重复整数编码方法的遗传算法。非限定车场车辆问题模型松弛了多车场车辆路径问题的多个假设条件,是允许需求点被多次访问且集送一体化的开放式车辆配送模型,弥补了以往研究的多车场车辆路径问题数学模型随机性差、不符合配送发展趋势的不足。但是目前研究的非限定车场车辆路径问题的数学模型只考虑了最小化车辆旅行费用,资源消耗多。考虑到少出动一辆车的费用要低于多出动一辆车但是车辆行驶距离小的总费用,本文在现有非限定车场车辆路径问题单目标优化函数的基础上,构建了以车辆数为首要目标函数的多目标优化函数模型。同时,通过引入标准化系数将多目标函数转化为单目标函数进行求解。鉴于遗传算法对模型并无数学上的要求,且在求解中具有高鲁棒性和并行性,因此本文采用遗传算法对模型进行求解。求解过程应用两次遗传算法内外循环进行寻优,先由其得到单车需要运送的货物,再对单车路径进行优化,寻优过程不独立,易实现全局最优。基于本文研究的非限定车辆路径问题允许需求点被多次访问的特点,提出了可重复整数编码方法,并设计了相应的解码方案和遗传操作。最后通过仿真验证了数学模型和算法的可行性,不仅优化了车辆路径,而且整合了资源,降低了配送成本。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章 绪论  10-16
  1.1 课题的研究背景  10
  1.2 车辆路径问题研究发展综述  10-14
    1.2.1 车辆路径问题研究现状  10-12
    1.2.2 多车场车辆路径问题国内外研究现状  12-14
  1.3 本文的主要工作  14-16
第2章 多车场车辆路径问题概述  16-26
  2.1 车辆路径问题概述  16-20
    2.1.1 车辆路径问题的基本概念  16
    2.1.2 车辆路径问题的数学模型  16-18
    2.1.3 车辆路径问题的构成要素  18-20
  2.2 多车场车辆路径问题  20-25
    2.2.1 多车场车辆路径问题描述  20-21
    2.2.2 多车场车辆路径问题的优化目标  21-22
    2.2.3 多车场车辆路径问题的数学模型  22-23
    2.2.4 多车场车辆路径问题的配送模式  23
    2.2.5 多车场车辆路径问题的分类  23-25
  2.3 小结  25-26
第3章 遗传算法介绍  26-36
  3.1 遗传算法定义  26
  3.2 遗传算法的基本要素  26-31
    3.2.1 染色体编码  27-28
    3.2.2 个体适应度评价  28
    3.2.3 遗传操作  28-30
    3.2.4 控制参数设定  30-31
  3.3 遗传算法的运行过程  31-32
  3.4 遗传算法的特点及应用  32-35
    3.4.1 遗传算法的特点  32-34
    3.4.2 遗传算法的应用  34-35
  3.5 小结  35-36
第4章 非限定车场车辆路径问题  36-42
  4.1 限定车场车辆路径问题  36-37
  4.2 非限定车场车辆路径问题  37-40
    4.2.1 非限定车场车辆路径问题的货运模式  37-38
    4.2.2 非限定车场车辆路径问题的特点  38
    4.2.3 非限定车场车辆路径问题的数学模型  38-40
  4.3 非限定车场车辆路径问题的改进模型  40-41
    4.3.1 模型建立的假设与前提  40
    4.3.2 非限定车场车辆路径问题的改进数学模型  40-41
  4.4 小结  41-42
第5章 非限定车场车辆路径问题的求解  42-62
  5.1 求解过程  42-45
  5.2 单车需要运送的货物的求解  45-52
    5.2.1 约束处理  45
    5.2.2 求解过程设计  45-49
    5.2.3 主要算子设计  49-52
  5.3 单车路径优化  52-58
    5.3.1 问题分析  52-54
    5.3.2 总体设计  54
    5.3.3 详细设计  54-58
  5.4 仿真实验  58-61
    5.4.1 实例  58-59
    5.4.2 仿真结果  59-61
  5.5 小结  61-62
第6章 结论  62-64
参考文献  64-70
致谢  70

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
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