考虑多场景情况的甩挂运输路径规划
发布时间：2021-06-30 11:01
近年来,随着物流行业的快速发展,高效的进行物流配送在整个物流系统中的重要性越来越高,而甩挂运输作为一种绿色、经济、高效的物流货运方式,受到越来越多的重视。甩挂运输是指牵引车拖带挂车配合完成任务,牵引车可以在指定的货物装卸作业点进行卸挂、拖带等操作,并继续运行的物流组织方式。甩挂运输已经被很多欧美发达国家应用于实际的运输过程中,对降低物流成本,推动现代物流发展都有重要意义。本文对人车协同场景和动态场景下的甩挂运输路径规划问题进行了研究。首先,考虑到驾驶人不同于车辆不能连续长时间的工作,需要及时的停车休息或更换驾驶人,从而提高工作效率和降低交通事故风险,本文对考虑驾驶人工作时间的甩挂运输路径规划问题进行研究,建立考虑驾驶人工作时间的甩挂运输路径规划模型,设计了一种改进的遗传算法对模型进行求解。另外,考虑到甩挂实施环境的动态不确定性,需要实时的进行规划调度,本文对考虑动态环境下的甩挂运输路径规划问题进行研究,提出了一种基于滚动时域优化方法的甩挂运输路径规划模型,并采用蚁群算法和遗传算法对模型进行求解。本文的研究成果可以解决以上两种场景下的甩挂运输路径规划问题,能够推进甩挂运输在实际运输中的应...
【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
参数敏感性实验结果
图 3.12 6 组测试数据实验结果Fig 3.12 The result of 6 groups of data experiments表 3.3 各类测试数据的最优解Tab 3.3 The optimal solution of data sets数据类型 GA IGAC 类（C1，C2） 550 525R 类（R1，R2） 839 792 类（RC1，RC2） 1067 9821类（R1,C1,RC1） 793 7322类（R2,C2,RC2） 844 800究了考虑驾驶人工作时间的甩挂运输路径规划问题，考虑了两种需求，以及车辆在行驶过程中的用户时间窗和容积等约
（1）测试数据集滚动时域优化过程是一个动态的任务执行过程，其中，各个优化子问题面对着不同的用户集，各个用户集在空间上可能呈现多种分布特征分布。同时，不同时刻，各个优化子问题可能面对着不同的配送网络通行状态。为了模拟上述实际运输情形，本文在 Solomon Benchmark 测试数据的基础上，生成了 6种情形下的测试数据。其中，测试数据 R1 和 R2采用随机生成的方式，即节点在平面上呈随机分布；测试数据 C1和 C2在平面上呈聚簇分布；测试数据 RC1和RC2 混合了随机和聚簇的分布特征；另外，第 1 类数据（R1、C1 和 RC1）的用户的需求量较大，即牵引车需要进行更加频繁的甩挂操作才能满足所有用户的需求，第 2类数据（R2、C2和 RC2）中的用户的需求量较小，即牵引车的一次运行可以服务更多的用户。本试验中，每种数据生成 5组，共计 30组。（2）参数敏感性实验分析本文首先对算法的参数敏感性进行实验分析。为了探究蚂蚁数量 SPACE 对最优路径的影响，分别对 10个不同 SPACE 值进行实验，分别运行 20次，对结果取平均值，如图 4.6所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于混合进化算法的甩挂配送问题[J]. 胡志华,陶莎. 公路交通科技. 2013(05)
[2]道路运输企业发展甩挂运输效益及路径[J]. 刘丹,林巧丽. 福建工程学院学报. 2011(06)
[3]道路甩挂运输快速发展阶段的外部影响因素及特点[J]. 黄浩丰,郝纪秀. 物流技术. 2011(19)
[4]甩挂运输具体应用分析[J]. 薛亮,马健霄,余伟. 交通运输系统工程与信息. 2011(05)
[5]甩挂运输经济效益的定量计算[J]. 李晴. 物流工程与管理. 2011(08)
[6]浅谈地区甩挂运输的发展[J]. 李小萍. 交通与运输(学术版). 2010(02)
[7]道路运输组织甩挂运输策略研究[J]. 吴宇,曾传华,杨伟. 物流工程与管理. 2010(08)
[8]甩挂运输作业法及其实施策略研究[J]. 杨昌,初大智,卢少平. 物流技术. 2010(07)
[9]带时间窗车辆调度问题的蚁群算法[J]. 杨仁法,龚延成. 交通运输工程学报. 2009(04)
[10]新经济政策下发展甩挂运输的对策[J]. 杨帆. 中国市场. 2009(15)
本文编号：3257622
【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
参数敏感性实验结果
图 3.12 6 组测试数据实验结果Fig 3.12 The result of 6 groups of data experiments表 3.3 各类测试数据的最优解Tab 3.3 The optimal solution of data sets数据类型 GA IGAC 类（C1，C2） 550 525R 类（R1，R2） 839 792 类（RC1，RC2） 1067 9821类（R1,C1,RC1） 793 7322类（R2,C2,RC2） 844 800究了考虑驾驶人工作时间的甩挂运输路径规划问题，考虑了两种需求，以及车辆在行驶过程中的用户时间窗和容积等约
（1）测试数据集滚动时域优化过程是一个动态的任务执行过程，其中，各个优化子问题面对着不同的用户集，各个用户集在空间上可能呈现多种分布特征分布。同时，不同时刻，各个优化子问题可能面对着不同的配送网络通行状态。为了模拟上述实际运输情形，本文在 Solomon Benchmark 测试数据的基础上，生成了 6种情形下的测试数据。其中，测试数据 R1 和 R2采用随机生成的方式，即节点在平面上呈随机分布；测试数据 C1和 C2在平面上呈聚簇分布；测试数据 RC1和RC2 混合了随机和聚簇的分布特征；另外，第 1 类数据（R1、C1 和 RC1）的用户的需求量较大，即牵引车需要进行更加频繁的甩挂操作才能满足所有用户的需求，第 2类数据（R2、C2和 RC2）中的用户的需求量较小，即牵引车的一次运行可以服务更多的用户。本试验中，每种数据生成 5组，共计 30组。（2）参数敏感性实验分析本文首先对算法的参数敏感性进行实验分析。为了探究蚂蚁数量 SPACE 对最优路径的影响，分别对 10个不同 SPACE 值进行实验，分别运行 20次，对结果取平均值，如图 4.6所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于混合进化算法的甩挂配送问题[J]. 胡志华,陶莎. 公路交通科技. 2013(05)
[2]道路运输企业发展甩挂运输效益及路径[J]. 刘丹,林巧丽. 福建工程学院学报. 2011(06)
[3]道路甩挂运输快速发展阶段的外部影响因素及特点[J]. 黄浩丰,郝纪秀. 物流技术. 2011(19)
[4]甩挂运输具体应用分析[J]. 薛亮,马健霄,余伟. 交通运输系统工程与信息. 2011(05)
[5]甩挂运输经济效益的定量计算[J]. 李晴. 物流工程与管理. 2011(08)
[6]浅谈地区甩挂运输的发展[J]. 李小萍. 交通与运输(学术版). 2010(02)
[7]道路运输组织甩挂运输策略研究[J]. 吴宇,曾传华,杨伟. 物流工程与管理. 2010(08)
[8]甩挂运输作业法及其实施策略研究[J]. 杨昌,初大智,卢少平. 物流技术. 2010(07)
[9]带时间窗车辆调度问题的蚁群算法[J]. 杨仁法,龚延成. 交通运输工程学报. 2009(04)
[10]新经济政策下发展甩挂运输的对策[J]. 杨帆. 中国市场. 2009(15)
本文编号：3257622
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