基于统计分区和智能优化算法的车辆调度问题研究

发布时间：2019-07-23 13:47

【摘要】：车辆调度问题一直是研究的热点问题，也是典型的NP难题。随着各种智能优化算法，例如模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法等不断改进和应用，为车辆调度问题的求解提供了更为广阔的手段。无论如何，传统的车辆调度问题研究一直在追求更精确的优化解，并不断提升问题求解的速度及效率。而近年来，车辆调度问题的研究更是朝着贴近现实实际的方向发展，而不再是仅仅局限于车辆调度理论研究。为此，，在车辆调度问题中，研究者不断增加限制条件。这些限制条件包括时间窗、单位距离成本函数、车辆的空载率，甚至将司机的合理工作时间加以考虑。这样的研究确实为现实问题的解决提供了更为具体的理论支撑，于此同时，也使得问题规模成几何级数增加。加之电子商务、移动互联的快速兴起，物流业的规模也成几何级数增加。这些，都极大的拓展了车辆调度问题的广度和深度。为了降低车辆调度问题的规模性，统计分区的研究方法很少有文章涉及。而通过研究发现，其实车辆调度问题在不同的区域之间具有弱相关性，说明将车辆调度分区是可行的。本文试图从统计分区的角度，对车辆调度的运行节点进行统计分区，从而降低问题规模，再利用智能优化对分区内的车辆调度问题求解。
【图文】：

第四章是对模型进行仿真实验，即对问题的求解过程。第五章在前文的基础上，在仿真实验的结果上对结论进行分析和评价。最后一章则是对本文进行总结，并对问题提出了展望。1.3.3 本文的技术路线图

模拟退火算法流程图
【学位授予单位】：南昌大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U492.22

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

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本文编号：2518196