基于启发式搜索的汽车处理站选址问题研究
发布时间:2022-01-22 15:00
近年来,随着公众环保意识的逐渐增强、政府有关政策的规定和可观的经济利益的显现,逆向物流已经引起了很多的关注,同时也成为一个热门的学术研究。逆向物流涉及了各个行业的各个方面,最终目标是减少资源的使用,使正向以及回收的物流可以更加效率化。逆向物流通过再制造过程节约了数量庞大的资源和原材料,降低了企业生产制造成本,为企业可以创造可观的经济效益,同时也带来社会效益和环境效益的共同提高。逆向物流是非常不稳定的平衡,由于十分复杂,使供应和需求之间的平衡十分难达到,最重要的是要优化逆向物流网络设计,选址定位问题是其重中之重。随着经济的快速发展,人们对生活质量的要求越来越高,汽车已经成为人们生活中不可或缺的一部分。汽车产品更新很快,如今社会上出现了大量的被遗弃的汽车,本文着眼于汽车处理站的站点建设及路线规划问题,对汽车处理站的选址问题提出了一个数学模型,并采用两种方法来解决选址问题,即改进的遗传模拟退火混合算法和双层规划模型。改进的算法可以解决选址问题中的NP完全问题,而双层规划方法可以将客户也考虑到整个选址规划问题中,使模型更加完整,更实际的应用在现实生活中,并通过简单的算例测试对比了两种算法的差异...
【文章来源】:天津大学天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:49 页
【学位级别】:硕士
【图文】:
交叉操作A20101001001010110B2
变异方式有均匀变异、基因位变异等等。其中基因位变异操作是:首先,确定染色体中基因变异位,随机取一个基因为变异位;然后,对选定的基因取反,变成相反的基因,或者变成其他基因位上的值。基因位变异的具体方法如图2-2所示:随机的改变个体染色体的基因可能会产生无用的或者非有效的基因,所以变异概率也是十分重要的。太大的变异概率可能会破坏已有的优良基因,而过小的变异概率无法提高搜索新个体的能力,容易使算法进入迟滞状态,产生早熟现象。通常取变异概率小于 0.5。A1A20 0 1 0 0 1 1 00 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 00 0 1 0 0 0 1 0交叉B2B15 号位
混合算法流程图
【参考文献】:
期刊论文
[1]发展“逆向物流”:现代企业的新战略[J]. 田海峰,刘泽照. 对外经贸实务. 2012(08)
[2]产品回收逆向物流网络设计问题的两阶段启发式算法[J]. 何波,孟卫东. 运筹与管理. 2010(01)
[3]基于竞争的物流中心选址双层规划模型及算法研究[J]. 管小俊,王喜富,王翠华,闫亚娜. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2009(05)
[4]基于双层规划的物流系统集成定位-运输路线安排-库存问题研究[J]. 崔广彬,李一军. 系统工程理论与实践. 2007(06)
[5]废弃物回收的多层逆向物流网络优化设计问题研究[J]. 何波,杨超,张华. 中国管理科学. 2007(03)
[6]基于模拟退火算法的逆向物流网络设计研究[J]. 戴更新,侯云章. 青岛大学学报(工程技术版). 2005(03)
[7]遗传算法在逆向物流网络选址问题中的应用研究[J]. 周根贵,曹振宇. 中国管理科学. 2005(01)
[8]一类最短路径问题蚂蚁算法求解[J]. 范辉,华臻,李晋江,原达. 计算机工程与应用. 2004(33)
[9]Floyd最短路径算法在配送中心选址中的应用[J]. 胡桔州. 湖南农业大学学报(自然科学版). 2004(04)
[10]改进层次分析法在配送中心选址中的应用[J]. 杨虹,邱祝强. 铁道运输与经济. 2004(07)
硕士论文
[1]逆向物流网络模型设计研究[D]. 何立乾.天津大学 2007
[2]基于模拟退火的混合遗传算法在变电站选址中的应用[D]. 申巍.华北电力大学(河北) 2007
[3]基于蚁群算法的交通分配模型研究[D]. 方丽君.河海大学 2006
[4]基于道路网的最短路径算法的研究与实现[D]. 荣玮.武汉理工大学 2005
本文编号:3602406
【文章来源】:天津大学天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:49 页
【学位级别】:硕士
【图文】:
交叉操作A20101001001010110B2
变异方式有均匀变异、基因位变异等等。其中基因位变异操作是:首先,确定染色体中基因变异位,随机取一个基因为变异位;然后,对选定的基因取反,变成相反的基因,或者变成其他基因位上的值。基因位变异的具体方法如图2-2所示:随机的改变个体染色体的基因可能会产生无用的或者非有效的基因,所以变异概率也是十分重要的。太大的变异概率可能会破坏已有的优良基因,而过小的变异概率无法提高搜索新个体的能力,容易使算法进入迟滞状态,产生早熟现象。通常取变异概率小于 0.5。A1A20 0 1 0 0 1 1 00 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 00 0 1 0 0 0 1 0交叉B2B15 号位
混合算法流程图
【参考文献】:
期刊论文
[1]发展“逆向物流”:现代企业的新战略[J]. 田海峰,刘泽照. 对外经贸实务. 2012(08)
[2]产品回收逆向物流网络设计问题的两阶段启发式算法[J]. 何波,孟卫东. 运筹与管理. 2010(01)
[3]基于竞争的物流中心选址双层规划模型及算法研究[J]. 管小俊,王喜富,王翠华,闫亚娜. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2009(05)
[4]基于双层规划的物流系统集成定位-运输路线安排-库存问题研究[J]. 崔广彬,李一军. 系统工程理论与实践. 2007(06)
[5]废弃物回收的多层逆向物流网络优化设计问题研究[J]. 何波,杨超,张华. 中国管理科学. 2007(03)
[6]基于模拟退火算法的逆向物流网络设计研究[J]. 戴更新,侯云章. 青岛大学学报(工程技术版). 2005(03)
[7]遗传算法在逆向物流网络选址问题中的应用研究[J]. 周根贵,曹振宇. 中国管理科学. 2005(01)
[8]一类最短路径问题蚂蚁算法求解[J]. 范辉,华臻,李晋江,原达. 计算机工程与应用. 2004(33)
[9]Floyd最短路径算法在配送中心选址中的应用[J]. 胡桔州. 湖南农业大学学报(自然科学版). 2004(04)
[10]改进层次分析法在配送中心选址中的应用[J]. 杨虹,邱祝强. 铁道运输与经济. 2004(07)
硕士论文
[1]逆向物流网络模型设计研究[D]. 何立乾.天津大学 2007
[2]基于模拟退火的混合遗传算法在变电站选址中的应用[D]. 申巍.华北电力大学(河北) 2007
[3]基于蚁群算法的交通分配模型研究[D]. 方丽君.河海大学 2006
[4]基于道路网的最短路径算法的研究与实现[D]. 荣玮.武汉理工大学 2005
本文编号:3602406
本文链接:https://www.wllwen.com/guanlilunwen/wuliuguanlilunwen/3602406.html