求解随机旅行时间的C-VRP问题的混合遗传算法

发布时间：2018-01-11 00:18

  本文关键词：求解随机旅行时间的C-VRP问题的混合遗传算法　出处：《系统管理学报》2014年06期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 带容量约束的车辆路径问题 随机旅行时间 遗传算法 模拟退火 多目标

【摘要】：现实中,行驶在道路上的车辆由于车流量等因素导致车辆通过时间随着时间的变化而波动较大。因此,标准车辆路径问题中关于车辆在道路上的行驶速度或通过时间恒定的假设前提通常不能得到满足。以标准的带容量约束的车辆路径问题为基准,研究当道路的通过时间随着时间的变化而变化,并综合考虑行驶距离、行驶时间等多项目标下车队的最佳路线安排。为了求解所提出的扩展问题,设计了一个模拟退火与遗传算法相结合的多目标混合遗传算法,用于计算得到研究问题的最优Pareto集合。通过对多个基准问题的算法测试,验证了算法的有效性。
[Abstract]:In reality, due to the traffic flow and other factors, the vehicle passing time fluctuates greatly with time. In the standard vehicle routing problem, the assumption that the vehicle travel speed or passing time is constant on the road is usually not satisfied. The standard vehicle routing problem with capacity constraints is taken as the benchmark. This paper studies the optimal route arrangement of the motorcade when the passage time of the road changes with time, and considers the driving distance, travel time and other objectives. In order to solve the proposed expansion problem. A multi-objective hybrid genetic algorithm combining simulated annealing and genetic algorithm is designed to calculate the optimal Pareto set of the problem. The validity of the algorithm is verified.
【作者单位】： 华南理工大学工商管理学院;暨南大学企业管理系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71171085,71101063) 华南理工大学中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(2014ZZ0074) 教育部留学回国人员科研启动基金资助项目
【分类号】：U492.22
【正文快照】： 随着国内B2C电子商务的迅猛发展,负责货物运输的第三方物流公司面临越来越大的挑战:如何合理调度公司的车队,在承诺的期限内有效地将货物送达到不同的顾客手中。并且,城市道路交通外部环境在不断恶化。例如,一些大城市的主干道在每天的固定时段“必定”交通堵塞,车辆的道路通

【参考文献】

相关期刊论文 前3条

1 李锋;魏莹;;易腐货物配送中时变车辆路径问题的优化算法[J];系统工程学报;2010年04期

2 李锋;;基于偏好信息的多目标旅行商问题Pareto优化求解[J];系统工程学报;2011年05期

3 李锋;魏莹;;一种改进的基于效用理论的TOPSIS决策方法[J];系统管理学报;2008年01期

【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 陈晓红;胡文华;曹裕;陈建二;;基于梯形模糊数的分层多目标线性规划模型在多属性不确定决策问题中的应用[J];管理工程学报;2012年04期

2 唐瑞雪;秦永彬;;一种基于模糊需求车辆路径问题的改进蚁群算法[J];计算机光盘软件与应用;2013年23期

3 王富忠;庞海云;;服装企业销售物流最优仓库选址及配送组合决策技术[J];纺织学报;2014年01期

4 王正新;;基于马氏距离的TOPSIS决策方法及其应用[J];经济数学;2012年02期

5 鲍丽倩;陈思璇;;基于效用理论的电子商务个性化推荐[J];科技情报开发与经济;2011年24期

6 王娟茹;杨瑾;;基于模糊TOPSIS的复杂产品研发团队知识集成能力评价[J];科学学与科学技术管理;2009年10期

7 张铁男;韩兵;张亚娟;;企业专业化与多元化战略选择的效用比较研究[J];科学学与科学技术管理;2011年07期

8 李新运;任栋;;多目标下的投资项目风险评价方法与实证研究[J];科研管理;2012年05期

9 袁博;王瑛;汪送;;基于改进TOPSIS方法的航空装备预研项目技术风险评估[J];中国安全生产科学技术;2011年01期

10 张懿媛;贺国先;魏鸿儒;;混合TOPSIS方法在货位优化方案选择中的应用[J];物流科技;2009年07期

相关会议论文 前1条

1 陈思璇;刘咏梅;;一种情境效用下基于显著性理论的多属性效用理论决策模型[A];2013中国信息经济学会学术年会暨博士生论坛论文集[C];2013年

相关博士学位论文 前9条

1 叶强;我国商标侵权治理的制度因素研究[D];南京航空航天大学;2009年

2 宁爱平;人工蜂群算法及其在语音识别中的应用研究[D];太原理工大学;2013年

3 袁尧;基于蚁群算法和变角相似关系的泵站优化运行研究[D];扬州大学;2013年

4 邵增珍;物流匹配问题的调度模型和算法研究[D];山东师范大学;2013年

5 彭碧涛;三维装载约束下车辆路径问题研究[D];华南理工大学;2013年

6 凌琳;作业车间基于漂移瓶颈的物料流控制方法研究[D];合肥工业大学;2014年

7 高卫峰;人工蜂群算法及其应用的研究[D];西安电子科技大学;2013年

8 王科峰;节点具有双重需求的车辆路径问题研究[D];上海理工大学;2012年

9 王显志;大规模需求环境下基于服务模式的服务组合优化方法[D];哈尔滨工业大学;2014年

相关硕士学位论文 前10条

1 王星;基于蚁群算法的图书物流车辆路径规划问题研究[D];武汉理工大学;2011年

2 张翔;基于粒子群算法的复杂系统评价[D];宁波大学;2011年

3 邢洁;考虑均衡型指标的多指标决策方法研究[D];东北大学;2010年

4 丛飞;指标具有期望的多指标决策方法研究[D];东北大学;2009年

5 杨晶;基于循环经济的废弃物回收处理研究[D];南京航空航天大学;2009年

6 彭小玲;软件非功能需求层次模型研究[D];中南大学;2011年

7 王子渊;蚁群算法在水产品运输路线优化中的研究[D];华东理工大学;2013年

8 李聚;蚁群算法在车辆路径问题中的应用[D];西南交通大学;2013年

9 程昭立;智能电表周转箱回收车辆路径规划研究[D];华北电力大学;2013年

10 龚根平;中小型第三方物流管理信息系统的研究与设计[D];南昌大学;2013年

【二级参考文献】

相关期刊论文 前3条

1 于秀艳,刘宏军;基于改进的TORSIS方法的信息系统综合评价[J];情报科学;2005年07期

2 郭强,谢秉磊;随机旅行时间车辆路径问题的模型及其算法[J];系统工程学报;2003年03期

3 李锋;魏莹;;易腐货物配送中时变车辆路径问题的优化算法[J];系统工程学报;2010年04期

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 戎晓剑;赵晓青;杨惠波;;基于下降搜索的混合遗传算法求解装箱问题[J];石家庄铁路职业技术学院学报;2010年01期

2 景X;周圣林;潘华;;基于混合遗传算法的飞机转运集装箱布局优化设计[J];航空科学技术;2010年05期

3 刘娟,李卫华;一种基于混合遗传算法的概念学习方法[J];中国科学E辑:技术科学;1998年05期

4 于霞,宋凌锋,陈学允;改善模糊神经网络控制器性能的新方法-混合遗传算法[J];电机与控制学报;1999年02期

5 辛海涛;一种混合遗传算法及其应用[J];哈尔滨商业大学学报(自然科学版);2001年01期

6 朱朝艳,郭鹏飞,韩英仕;离散变量结构优化设计的混合遗传算法[J];辽宁工学院学报;2002年02期

7 徐言民,汪彭胤;基于混合遗传算法优化的舵减摇模糊控制系统[J];武汉理工大学学报(交通科学与工程版);2003年02期

8 陈亚娟;一种新型的混合遗传算法及应用[J];淮阴工学院学报;2003年01期

9 张永兴,陈秋南,任伯帜;基于加速混合遗传算法的非线性地表沉降模型参数优化研究[J];工程力学;2005年04期

10 张延年,刘斌,朱朝艳,郭鹏飞;工程结构优化设计的改进混合遗传算法[J];吉林大学学报(工学版);2005年01期

相关会议论文 前10条

1 黄玉清;陈春梅;李磊民;;一种混合遗传算法在货物装载中的应用[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年

2 吴海兵;刘萍;;混合遗传算法在物流配送路径优化问题中的应用[A];'2006系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2006年

3 王永生;曹贝;肖立伊;;基于混合遗传算法的测试壳优化[A];第四届中国测试学术会议论文集[C];2006年

4 李平;;客户成套订单配送策略混合遗传算法研究[A];第九届中国青年信息与管理学者大会论文集[C];2007年

5 侯志祥;;基于混合遗传算法的连续系统参数辨识[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年

6 赵瑞艳;李树荣;张晓东;苗荣;;基于混合遗传算法的热传导系统最优控制问题求解[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年

7 张银利;陈德勇;苏艳;;物流配送路径优化问题的一种混合遗传算法[A];第十届中国不确定系统年会、第十四届中国青年信息与管理学者大会论文集[C];2012年

8 何大阔;凌君;顾大为;王福利;;基于减聚类的混合遗传算法[A];第三届中国智能计算大会论文集[C];2009年

9 宋莉波;徐学军;孙延明;查靓;;一种求解flexible job-shop调度问题的混合遗传算法[A];系统工程与和谐管理——第十届全国青年系统科学与管理科学学术会议论文集[C];2009年

10 张海波;陈行行;;混合遗传算法在智能天线波束成型中的应用[A];重庆市电机工程学会2010年学术会议论文集[C];2010年

相关博士学位论文 前2条

1 陶泽;基于Petri网和混合遗传算法的JSP优化调度[D];东北大学;2006年

2 程蓉;复杂生产环境下优化调度方法研究与系统实现[D];华中科技大学;2006年

相关硕士学位论文 前10条

1 任刚;多种群退火贪婪混合遗传算法的研究与应用[D];郑州大学;2005年

2 王辛;一类结合传统优化算法的混合遗传算法[D];西北大学;2008年

3 李小宁;关于混合遗传算法改进的研究[D];西北大学;2008年

4 叶海;求解非线性问题的混合遗传算法研究[D];福建师范大学;2009年

5 薛凌霄;基于共轭梯度法的混合遗传算法研究[D];福建师范大学;2009年

6 云文霞;混合遗传算法及其应用研究[D];西北师范大学;2013年

7 于亮亮;基于混合遗传算法的连采机减速器实验模态参数识别[D];太原理工大学;2012年

8 樊春天;基于经典优化算法的混合遗传算法的研究与应用[D];安徽理工大学;2013年

9 赵丽姝;基于混合遗传算法的协同项目决策系统设计与实现[D];吉林大学;2014年

10 周畅;基于混合遗传算法的正交多相码波形优化设计[D];西安电子科技大学;2011年

，

本文编号：1407378