基于交通流的多车场动态车辆路径问题研究

发布时间：2017-03-29 19:26

  本文关键词：基于交通流的多车场动态车辆路径问题研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在物流活动的环节当中,运输配送起着很关键的作用,而且配送成本占整个物流活动成本的40%～50%。现代物流的飞速发展也对物流各个环节的运作提出了进一步要求,如何有效地降低经营成本、提高作业效率是亟待解决的问题。随着企业规模和客户需求的扩大,单车场已经很难满足需求,越来越多的企业开始建立多个车场来完成配送任务,以此来提高服务效率和顾客满意度。而且随着车辆数目的增加,道路上车辆拥堵的情况随处可见,车辆拥堵不仅带来了很大的交通压力,而且从物流作业的角度来看,大大降低了运输效率,增加了很多额外的物流成本。显然这与现代物流发展的方向是相悖的,因此本文在此基础上进行了基于交通流的多车场动态车辆路径规划研究。本文首先从研究背景、研究现状等方面出发,阐述了本文研究的意义和重要性,通过分析交通流和多车场车辆路径的理论知识,明确了交通流对于多车场车辆路径规划的影响,结合前人的研究,分析了不同交通流状态下的速度分布情况,建立了不同时段的多车场车辆路径规划模型。在进行模型求解时,分别用分解法和整体法对多车场问题进行预处理,然后分别结合遗传算法进行求解。在计算过程中,通过运用MATLAB进行编程进行了仿真计算,结合不同时间段交通流分布情况的不同,以每个小时为间隔,分别计算了在不同时间发车,车场整体的配送成本以及具体的路径规划。结果表明,分解法求解存在一定的局限性,对于交通流的影响有所弱化,优化效果不是很明显；通过比较发现,用整体法的思路处理问题,得到的结果更优,而且更利于在全局范围内寻找最优解。最后在整体法求解的结果中,选择了成本最小的发车时间为最佳发车时间点,对应的路径为最优行驶路径。
【关键词】：多车场车辆路径问题 交通流 遗传算法 MATLAB
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U116.2
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 绪论10-14
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 研究内容与研究方法11-12
• 1.3 论文结构框架12-14
• 2 国内外研究现状14-22
• 2.1 车辆路径问题概述14-16
• 2.2 国内外研究综述16-21
• 2.2.1 动态车辆路径问题研究综述16-18
• 2.2.2 多车场车辆路径问题研究综述18-19
• 2.2.3 基于交通流的车辆路径研究综述19-21
• 2.3 国内外研究现状总结21-22
• 3 基于交通流的多车场动态车辆路径问题建模22-34
• 3.1 多车场车辆路径问题22-25
• 3.1.1 多车场车辆路径问题的描述22-24
• 3.1.2 多车场车辆路径问题的处理方法24-25
• 3.2 交通流与车辆路径问题的关系分析25-28
• 3.2.1 交通流基本理论25-26
• 3.2.2 交通流对于车辆路径问题的影响26-27
• 3.2.3 不同交通流状态下的速度分布27-28
• 3.3 数学模型建立28-32
• 3.3.1 问题描述28-29
• 3.3.2 基本假设及参数设置29-30
• 3.3.3 数学模型及意义30-32
• 3.4 本章小结32-34
• 4 模型求解34-58
• 4.1 遗传算法概述34-38
• 4.1.1 遗传算法基本概念34-35
• 4.1.2 遗传算法的特点35-37
• 4.1.3 遗传算法的基本步骤37-38
• 4.2 实验相关参数与数据38-41
• 4.3 分解法求解模型41-48
• 4.3.1 分解法求解模型流程41-44
• 4.3.2 结果输出与分析44-48
• 4.4 整体法求解模型48-55
• 4.4.1 整体法求解模型流程48-50
• 4.4.2 结果输出与分析50-55
• 4.5 两种方法对比55-57
• 4.6 本章小结57-58
• 5 总结与展望58-61
• 5.1 本文主要研究工作58-59
• 5.2 研究展望59-61
• 参考文献61-65
• 附录A65-72
• 附录B72-81
• 索引81-82
• 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果82-84
• 学位论文数据集84

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本文编号：275257