基于混合禁忌分布估计算法的车辆路径问题的研究

发布时间：2017-04-12 07:03

  本文关键词：基于混合禁忌分布估计算法的车辆路径问题的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着工业自动化的不断成熟,工业正在由信息化向智能化转变,由德国率先提出了工业智能化的概念,智能物流作为工业智能化中一个核心主题引起了各国的关注和重视。目前我国大部分物流企业的调度方式还十分落后,大部分仍然依靠个人经验来进行路径和资源调度,导致企业资源闲置,增加了企业的运营成本,更有甚者不能满足配送点对货物的需求影响到企业的信誉,与智能化、信息化的物流仍然存在着很大的差距。车辆路径问题主要的任务是求得一个最优的调度,使得车辆完成所有需求点的配送后运行的路程最短或消耗的费用最低。车辆路径问题作为智能物流中的经典的问题,引起物流管理、运筹学和计算机网络等领域专家的大力关注和研究,并且取得了很大的研究成果。为了更好地解决车辆路径问题,文本详细地分析了分布估计算法和禁忌搜索算法的优点。针对车辆路径问题的特殊性,将两者进行结合,提出了一种混合分布估计算法来获取最优的调度路径。为了提高初始种群的质量,将启发式算法加入到混合分布估计算法中。为了提高算法的局部搜索效率,在算法中加入2-opt操作,逆序、插入和交换等领域搜索策略。同时在保持种群多样性和不破坏概率模型的情况下,在算法中加入了保留最优解操作和限定操作使得算法更容易获得最优解。实验结果表明该算法解决车辆路径问题具有很好的性能和收敛性。
【关键词】：车辆路径问题 分布估计算法 禁忌搜索算法 启发式算法 邻域搜索策略
【学位授予单位】：辽宁科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U116.2;TP18
【目录】：

• 中文摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 1. 绪论9-15
• 1.1 课题研究的背景和意义9-10
• 1.2 研究现状10-13
• 1.2.1 车辆路径问题问题的研究现状10-12
• 1.2.2 分布估计算法的研究现状12-13
• 1.3 论文的主要工作与组织结构13-15
• 2. 车辆路径问题的研究15-24
• 2.1 车辆路径问题的概述15-18
• 2.1.1 车辆路径问题的一般描述15-16
• 2.1.2 车辆路径问题的组成因素16-17
• 2.1.3 车辆路径问题的分类17-18
• 2.2 带容量限制的车辆路径问题18-20
• 2.3 带时间窗的车辆路径问题20-21
• 2.4 车辆路径问题的算法概述21-24
• 3.分布估计算法24-32
• 3.1 分布估计算法概述24-25
• 3.2 分布估计算法实例25-28
• 3.3 分布估计算法分类28-32
• 3.3.1 变量无关的分布估计算法28-29
• 3.3.2 双变量相关的分布估计算法29-30
• 3.3.3 多变量分布估计算法30-31
• 3.3.4 连续分布估计算法31-32
• 4. 混合禁忌分布估计算法求解VRP问题32-42
• 4.1 禁忌搜索算法32-34
• 4.1.1 禁忌搜索算法的工作原理和实现步骤32-34
• 4.1.2 禁忌搜索算法在解决车辆路径问题的应用34
• 4.2 混合禁忌分布估计算法解决VRP34-36
• 4.2.1 产生初始种群34-35
• 4.2.2 计算适应值选择优势种群35
• 4.2.3 概率模型的构建35-36
• 4.2.4 禁忌搜索算法产生新种群36
• 4.2.5 更新概率模型36
• 4.3 邻域搜索策略36-39
• 4.3.1 利用启发式算法构造初始解36-37
• 4.3.2 邻域搜索模块37-39
• 4.4 全局搜索策略39-40
• 4.4.1 精英保留策略39
• 4.4.2 限定操作39-40
• 4.5 混合禁忌分布估计算法40-42
• 5. 实验与仿真42-51
• 5.1 CVRP问题的实验与仿真42-46
• 5.2 VRPTW问题的实验与仿真46-51
• 6. 总结与展望51-54
• 6.1 本文工作总结51-52
• 6.2 展望52-54
• 参考文献54-56
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况56-57
• 致谢57-58
• 作者简介58-59

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本文编号：300930