基于改进粒子群算法的车辆路径问题研究

发布时间：2020-03-22 16:26

【摘要】：无论部队还是地方，物流配送作为后勤保障和经济发展的基础，它的功能和作用在不断加强。物流配送中的车辆路径优化问题是整个物流配送优化中关键的一环，也是社会发展，经济活动不可缺少的一环。合理的车辆路径可以大大提高物流配送的经济效益，节约配送成本。 车辆路径优化问题是典型的NP-hard问题。合理的分配车辆能够有效地提高运输效率，节约运输成本，对经济发展有着重要的意义。本文在查阅和分析了国内外相关文献和研究成果后，对于车辆路径优化问题进行了深入的研究，本文的主要工作如下： 首先，分析研究了车辆配送中的车辆路径优化问题模型，根据国内外的研究现状，给出了车辆路径问题的定义、分类以及求解此类问题的相关算法。 然后，在研究了国内外车辆路径优化问题求解算法的基础上，针对粒子群算法易陷入局部最优的特点和局部搜索能力不足的缺陷，本文借鉴细菌觅食算法的思想，将复制、消亡与迁徙的机制引入到了粒子群优化算法当中，提出了一种改进的粒子群算法。 其次，，经过测试函数的试验，验证了改进后的粒子群算法在一定问题规模下能有效地提高原始粒子群算法的寻优能力和摆脱陷入局部最优的能力。 最后，将该算法应用于具体的车辆路径优化问题测试实例中，用于进一步验证其有效性，以及解决实际问题的能力。经过五个测试用例的实验验证，结果表明该算法在收敛速度以及求解精度方面表现都比较良好，可以作为解决车辆路径问题的有效手段之一。
【图文】：

文章的组织结构

图 2-1 约束优化现实生活中的车辆路径问题通常都会附带上面的几个或全部约束条件，通常采取运输车辆最少为第一原则，其次驱动总距离最短。图 2-2 为单一配心的车辆路径问题示意图。
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP18

【参考文献】

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本文编号：2595307