基于多车种运用的车辆调配与车队规模协同优化问题研究

发布时间：2020-08-10 22:31

【摘要】：随着经济的迅速发展,城市化建设进程加快,对传统物流业提出了更高的要求。发展现代物流业,构建高效的城市物流配送系统对城市的健康发展以及缓解道路拥挤有重要的理论和现实意义。城市物流配送系统以信息技术为核心,对物流的各个功能进行资源整合并对其全部实现过程进行优化改进,提高企业的经济效益。而在优化运输调度过程制定合理的运输路线、降低运输物流成本是提升物流配送系统最有效的手段。运输配送的基本任务是合理组织日常运输生产、科学组织车流调整、合理制定车辆运用计划,从而实现均衡运输、挖掘运输潜力、提高运输效率。有鉴于此,本文为了提高城市物流配送系统的运输效率,使运输网络的运输能力达到最大化,对其中的运输车辆进行科学的优化调度、制定合理的配送路线,主要研究内容如下:首先,通过查阅参考文献研究车辆路径问题的定义、分类以及构成要素,归纳总结出现有的求解车辆路径问题的方法,并对一类基于多车种并考虑车种可达性的车队规模协调与车队站间调配的集成优化问题进行研究,在考虑了运输道路上车辆的可通行情况、车辆的载货限制等条件,建立以全时段收益最大化为目标函数的数学规划模型;其次,对现有的启发式算法的优缺点进行对比,采用将传统的贪婪算法与模拟退火算法进行融合,提出了一种混合模拟退火启发式求解算法;最后,为了验证所提出的方法是否适用于求解此类问题以及是否具有更高的求解效率,设计不同规模的对比实验将其与传统的CPLEX求解器求解整数规划的方法以及传统的贪婪算法进行对比。研究结果表明:在时间不限的情况下,使用CPLEX求解器可以获得最优解,但混合模拟退火启发式求解算法的总体性能优于贪婪算法,且其生成的解更接近最优解。而在相同时间的情况下,混合模拟退火启发式求解算法获得的解始终优于CPLEX求解器和贪婪算法,因此,所提出的混合模拟退火启发式算法性能更优。
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F252
【图文】：

节约里程原理图

从上式可以看出，当温度越高时新状态可以接受的能量差越大；反之，则可接受的能量差越低。直到温度接近零时，停止更新当前状态。模拟退火算法的具体求解流程如图3.3所示：

运输线路选择序列示意图

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本文编号：2788697