车辆调度问题的不确定规划模型

发布时间：2017-08-04 13:41

  本文关键词：车辆调度问题的不确定规划模型

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【摘要】：物流水平的高低是衡量一座城市乃至一个国家发达程度的重要指标,而车辆调度问题作为物流业的核心,对于物流业的发展有着至关重要的作用.因此,对于车辆调度问题的研究一直是运筹学的热点.由于现实路况比较复杂,导致车辆调度过程中可能出现很多不确定因素,许多学者在近几年将不确定理论引入车辆调度问题中,建立了车辆调度问题的不确定规划模型,运用不确定理论来研究解决那些含有不确定因素的现实问题.本文在之前学者研究的基础上,考虑了不同卸货点的顾客对于货物的需求不同,以及每辆送货车辆有载货量限制这两个因素,提出了车辆调度问题的两种新的不确定规划模型.另外,针对新模型设计了遗传算法,并给出了数值实例.本文首先在原始车辆调度问题不确定规划模型的基础上,提出了两个新的不确定规划模型.然后,结合遗传算法基本原理和本文所提出的模型,设计了一套适用于本文所提模型的遗传算法来求问题最优解.最后,我们给出了两种模型的数值实例.本文的创新点主要有:?提出了车辆调度问题的两种新的不确定规划模型,考虑了不同卸货点顾客需求量不同,以及送货车辆有运载量上限这两个现实因素;?设计了一个能有效解决本文所提车辆调度问题不确定规划模型的遗传算法.
【关键词】：车辆调度问题 不确定理论 不确定规划 机会约束规划
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O221
【目录】：

• 摘要2-3
• Abstract3-6
• 主要符号对照表6-7
• 第1章 引言7-10
• 1.1 选题背景及意义7-9
• 1.2 本文的结构安排9-10
• 第2章 不确定理论10-16
• 2.1 不确定测度10-11
• 2.2 不确定变量11-12
• 2.3 运算法则12-14
• 2.4 不确定规划14-16
• 第3章 车辆调度问题的不确定规划模型16-26
• 3.1 原始车辆调度问题的不确定规划模型16-20
• 3.1.1 基本假设16
• 3.1.2 基本符号16-17
• 3.1.3 决策变量17-18
• 3.1.4 车辆到达时间18-19
• 3.1.5 车辆运行路程19
• 3.1.6 原始车辆调度问题不确定规划模型19-20
• 3.2 新的车辆调度问题不确定规划模型20-26
• 3.2.1 顾客需求固定的车辆调度问题不确定规划模型20-22
• 3.2.1.1 基本假设21
• 3.2.1.2 基本符号21
• 3.2.1.3 车辆运送货物量21
• 3.2.1.4 模型表达式21-22
• 3.2.2 顾客需求不确定的车辆调度问题不确定规划模型22-26
• 3.2.2.1 基本假设23
• 3.2.2.2 基本符号23
• 3.2.2.3 车辆运送货物量23-24
• 3.2.2.4 模型表达式24-26
• 第4章 遗传算法26-33
• 4.1 基本遗传算法26-28
• 4.2 VRP模型遗传算法设计28-33
• 4.2.1 编码28-29
• 4.2.2 选择29-30
• 4.2.3 交叉30
• 4.2.4 变异30-31
• 4.2.5 算法步骤31-33
• 第5章 数值实例33-37
• 第6章 结论37-39
• 6.1 论文的主要工作37
• 6.2 本文的创新点37-38
• 6.3 未来研究展望38-39
• 参考文献39-42
• 致谢42-44
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果44

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本文编号：619891