嵌入时间限制车流组织协调优化问题研究

发布时间：2021-01-29 17:42

　　随着社会经济的飞速发展,物流配送和货物运输业务迅速增加,同时客户需求日趋多样化、个性化,对货物种类、数量、送货时间和服务时间等方面的要求也越来越严格,如何能够提高物流配送效率、满足客户需求已成为物流业十分关注的问题。车辆作为货物的载体,在其资源分配和行驶路线方面有着极大的优化空间。因此,对车流组织协调优化问题进行研究具有很大的理论和现实意义。本文研究了嵌入时间限制车流组织协调优化问题。首先对车流组织协调优化问题进行研究综述。定义了该问题,对其构成要素进行分析,并对国内外相关研究现状和求解算法进行汇总分析,找到了本论文研究的切入点。其次,对无时间限制车流组织协调优化问题进行研究。对问题进行描述并构建了其数学模型,分别设计了单一车辆和多车辆无时间限制车流组织协调优化问题的求解方案,利用最小生成树巧妙地将多车辆问题转化为若干单一车辆问题,并设计最小权奇点边添加法对最小生成树进行处理,最终得到车流组织协调优化方案。然后,对初始时间限制车流组织协调优化问题进行研究。通过对问题的描述构建了其数学模型,分别设计基于一次邻居移动的可行解构造过程和基于两次邻居交换的可行解优化过程,并构造了基于变邻域搜索... 

【文章来源】：郑州大学河南省 211工程院校

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 研究内容与技术路线
        1.2.1 研究内容
        1.2.2 技术路线
    1.3 创新点
    1.4 本章小结
2 车流组织协调优化问题研究综述
    2.1 车流组织协调优化问题描述及构成要素分析
        2.1.1 车流组织协调优化问题描述
        2.1.2 车流组织协调优化问题构成要素分析
    2.2 车流组织协调优化问题国内外研究现状
        2.2.1 国内研究现状
        2.2.2 国外研究现状
        2.2.3 研究切入点
    2.3 车流组织协调优化问题求解算法研究
        2.3.1 精确算法
        2.3.2 传统启发式算法
        2.3.3 智能启发式算法
    2.4 本章小结
3 基于最小生成树的无时间限制车流组织协调优化
    3.1 无时间限制车流组织协调优化问题描述
    3.2 无时间限制车流组织协调优化问题数学模型构建
        3.2.1 基于车辆总行驶路程最短的目标函数设计
        3.2.2 车辆服务客户的0-1变量约束
        3.2.3 无时间限制车流组织协调优化问题数学模型构建
    3.3 单一车辆无时间限制车流组织协调优化问题求解方案设计
        3.3.1 单一车辆无时间限制车流组织协调优化问题的网络图模型构造
        3.3.2 单一车辆无时间限制车流组织协调优化问题的求解过程
    3.4 多车辆无时间限制车流组织协调优化问题求解方案设计
        3.4.1 多车辆无时间限制车流组织协调优化问题的网络图模型构造
        3.4.2 多车辆无时间限制车流组织协调优化问题的求解过程
    3.5 算例分析
        3.5.1 算例设计
        3.5.2 算法运行过程
        3.5.3 算法运行结果
        3.5.4 算法性能对比
    3.6 本章小结
4 基于变邻域搜索的初始时间限制车流组织协调优化
    4.1 初始时间限制的车流组织协调优化问题描述
    4.2 初始时间限制的车流组织协调优化问题数学模型构建
        4.2.1 变量设置
        4.2.2 初始时间限制车流组织协调优化问题数学模型构建
    4.3 基于一次邻居移动变邻域搜索算法的可行解构造过程设计
        4.3.1 邻域的定义
        4.3.2 一次邻居移动操作
        4.3.3 随机扰动过程设计
        4.3.4 可行解构造阶段本地搜索算法设计
        4.3.5 基于一次邻居移动的变邻域搜索算法设计
    4.4 基于两次邻居交换变邻域搜索算法的可行解优化过程设计
        4.4.1 两次邻居交换操作
        4.4.2 可行解优化阶段本地搜索算法设计
        4.4.3 基于两次邻居交换的变邻域搜索算法设计
    4.5 基于变邻域搜索的两阶段启发式算法设计
    4.6 算例分析
        4.6.1 算例设计
        4.6.2 算法运行过程
        4.6.3 算法运行结果
    4.7 本章小结
5 基于时隙区间滑动的全过程时间限制车流组织协调优化
    5.1 全过程时间限制的车流组织协调优化问题描述
    5.2 计划周期内决策时隙区间的划分
        5.2.1 计划周期划分的原因
        5.2.2 决策时隙区间的设置
        5.2.3 决策时隙区间的动态划分过程
    5.3 基于单决策时隙区间的运输任务未来成本静态估计
        5.3.1 基于单决策时隙区间的分配网络构建
        5.3.2 基于成本最小的单决策时隙区间内最优分配网络求解
        5.3.3 基于决策时隙区间内最优分配网络求解的运输任务未来成本估计
    5.4 基于决策时隙区间逆向滑动的运输任务未来成本动态估计
        5.4.1 决策时隙区间逆向滑动过程设计
        5.4.2 基于决策时隙区间逆向滑动的运输任务未来成本逐段估计
    5.5 贯穿决策时隙区间全过程的车流组织协调优化异构模型
    5.6 算例分析
        5.6.1 算例设计
        5.6.2 求解过程
        5.6.3 求解结果
    5.7 本章小结
6 结论与展望
    6.1 研究结论
    6.2 研究展望
参考文献
致谢
个人简历、在校期间发表的学术论文与研究成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]一类带时间窗车辆分配问题的贪婪算法[J]. 李冰,轩华.  运筹与管理. 2013(02)
[2]一种改进的遗传算法求解旅行商问题[J]. 刘荷花,崔超,陈晶.  北京理工大学学报. 2013(04)
[3]基于滑动窗口的蚁群在线调度算法[J]. 孙立斌,邓蓉.  计算机科学. 2013(03)
[4]考虑换重条件的重载直达车流组织研究[J]. 王文宪,柏伟,邓鹏.  交通运输工程与信息学报. 2013(01)
[5]动态需求的多车型车辆调度问题及云遗传算法[J]. 葛显龙,王旭,邢乐斌.  系统工程学报. 2012(06)
[6]飞机流排序中滑动时间窗算法关键参数研究[J]. 张毅,王雷,杨进军,滕克难.  科学技术与工程. 2012(30)
[7]动态规划启发式算法求解时变车辆调度问题[J]. 李妍峰,李军,高自友.  系统工程理论与实践. 2012(08)
[8]基于改进蚁群算法的车辆路径优化问题研究[J]. 陈迎欣.  计算机应用研究. 2012(06)
[9]基于排队网络的运输排队过程研究[J]. 李冰,郝越,轩华.  重庆交通大学学报(自然科学版). 2012(02)
[10]基于软时间窗的产品配送与安装相分离的车辆调度优化[J]. 庞海军,丁以中.  上海海事大学学报. 2012(01)

硕士论文
[1]基于近似动态规划的随机车辆路径问题研究[D]. 张晨.清华大学 2012



本文编号：3007306