基于IPSO算法的多目标车辆配送路径规划研究

发布时间：2017-12-18 00:09

  本文关键词：基于IPSO算法的多目标车辆配送路径规划研究

  更多相关文章： 粒子群算法 路径规划 多目标函数 数学模型

【摘要】：针对汽车零部件车辆配送路径规划问题,提出一种基于IPSO的多目标车辆路径规划算法。以平均行驶成本、等待时间成本和惩罚时间成本为目标函数,建立多目标车辆路径规划模型。研究结果表明,选择搜索成功率、平均行驶成本和搜索时间为评价指标,IPSO算法在搜索成功率和搜索时间以及平均行驶成本方面,均优于GA和PSO算法,同时避免局部最优,对降低配送成本和提升企业竞争力具有重要意义。
【作者单位】： 青海师范大学;
【分类号】：F426.471;TP18;F252
【正文快照】： 随着经济和工业技术水平的快速发展,我国汽车工业持续高速发展,汽车零部件制造运输行业发展繁荣,竞争异常激烈,其零部件物流成本的高低直接影响其企业竞争力,车辆配送路径直接影响企业成本和客户服务水平,因此研究汽车零部件运输车辆的路径规划对降低企业成本和提高零部件供应

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 马家辰;张琦;马立勇;谢玮;;基于多行为融合的移动机器人路径规划方法[J];北京理工大学学报;2014年06期

2 李隆基;刘作军;;基于非线性电路的复杂交通网路径规划[J];信息与控制;2009年04期

3 钟建琳;Andrzej Maslowski;;制造环境中AGV运输子系统的路径规划[J];机械设计与制造;2010年02期

4 郝静如;谢新伟;刘金会;;浆液下搅拌机器人功能研究与方案规划[J];机械设计与制造;2005年12期

5 ;[J];;年期

中国重要会议论文全文数据库 前1条

1 段莉琼;崔铁军;雷大伟;;汽车自导航系统中加入道路转向限制的最短路径算法[A];全国测绘与地理信息技术研讨交流会专辑[C];2003年

中国硕士学位论文全文数据库 前3条

1 程亚军;异构群体队形光滑变换控制方法研究[D];合肥工业大学;2015年

2 窦佳佳;强化学习及其在智能仓储中的应用研究[D];南京大学;2016年

3 潘志霄;面向云平台的快递共同配送路径优化研究[D];南京工业大学;2016年

，

本文编号：1302068