农产品配送中的流旅行商问题及启发式算法的研究

发布时间：2017-10-24 04:45

  本文关键词：农产品配送中的流旅行商问题及启发式算法的研究

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【摘要】：目前,农产品物流运输应用广泛,但理论界的相关研究,尤其是系统性研究还不多。大力发展农产品物流具有极强的现实意义,可以降低农产品流通成本、提高农产品价值。本文提出了一个物流约束的旅行商问题,关于农产品物流配送问题,一辆车从产品基地出发,通过所有零售点并卸下满足该零售点需求量的农产品,最后回到蔬菜基地。试寻找一条闭合路径,要求该车的载重与行驶距离的乘积最小。农产品物流配送问题可以看作旅行商问题(TSP)的一个变体。旅行商问题是一个经典的NP完全问题,应用领域比较广泛,具有实际的应用价值。求解经典的TSP问题的方法主要有:贪婪法、分支定界法、动态规划法、最近邻试探法、Hopfield神经网络优化算法、蚁群算法、模拟退火算法、遗传算法和混合优化策略等方法。本文根据物流配送问题与TSP问题的联系,将遗传算法进行改进,我们用TSP链式方法给出初始解,让它能够在已知最优解的基础上进行优化,这样能得到更好的解。我们在求最优解的同时考虑到需求量R对最优解的影响,尝试着给需求量R乘上一个系数,使其能在0-R递增,在递增的同时,我们用每一次求出来的最优解当作下一次计算的初始解,使算法能在上次最优解的基础上进行再度优化,直到找到最优解。通过实验分析,结果表明,算法是有效的,能得到较好的结果,同时也提高到了算法的效率。
【关键词】：农产品运输 TSP变体 遗传算法 局部搜索
【学位授予单位】：吉林农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F326.6;TP18
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 第一章 绪论6-8
• 第二章 旅行商问题8-19
• 2.1 旅行商问题发展历史8-10
• 2.2 旅行商问题的定义10-11
• 2.3 旅行商问题研究现状11-12
• 2.4 求解旅行商问题的启发式算法12-14
• 2.5 求解旅行商问题的遗传算法14-17
• 2.5.1 遗传算法发展史14-15
• 2.5.2 遗传算法研究现状15-16
• 2.5.3 遗传算法求解 TSP16-17
• 2.6 求解旅行商问题的模拟退火算法17
• 2.7 求解旅行商问题的蚁群算法17-19
• 第三章 流旅行商问题及改进的遗传算法19-26
• 3.1 流旅行商问题19
• 3.2 遗传算法19-21
• 3.3 改进的遗传算法21-26
• 3.3.1 求解算法21-24
• 3.3.2 算法实现细节24-26
• 第四章 数值实验26-29
• 4.1 问题概述26
• 4.2 问题计算结果26-28
• 4.3 结果分析28-29
• 第五章 结论与展望29-30
• 参考文献30-34
• 附录34-51
• 附录A：用动态规划求解TSP34-45
• 附录B：MATLAB源代码45-51
• 作者简介51-52
• 致谢52

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本文编号：1087126