应急物流车辆路径优化模型及应用研究

发布时间：2017-09-27 11:32

  本文关键词：应急物流车辆路径优化模型及应用研究

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【摘要】：我国幅员辽阔,因而自然灾害较多。近年来,频发的自然灾害对人们的日常生活和工作带来了严重的影响,妨碍了我国经济发展。而应急物资的快速且有效的供应对于灾后应急管理,人民基本生活及社会安定等方面十分重要。因此,如何在有效的时间内选择最佳路径运输救灾物资送达至灾区,即研究应急物流车辆路径问题优化模型及应用对于提高应急能力具有十分重要的意义。本文围绕带有时间窗的应急物流车辆路径问题,首先对国内外的应急物流以及车辆路径问题研究现状进行了研究,分析总结了应急物流车辆路径问题优化过程中的要求。又对求解车辆路径问题的各种优化算法进行了研究,对于精确算法、传统启发式算法、智能算法的特点等进行了介绍。归纳了各种优化算法的特点及适用性,最终选用遗传算法作为本文问题求解算法。其次,在对应急物流车辆路径优化问题的分析基础上,本文构建了相应问题的数学模型。引入了未能满足需求点时间窗要求所产生的安全成本,以最小化车辆的行驶成本与安全成本之和为目标函数,以车辆的最大载重等条件为约束,对模型进行优化。在此基础上,本文设计了适合求解相应问题模型的自适应遗传算法。实现了对多供应点,多需求点,带时间窗要求,车辆数不定的车辆路径优化问题的求解,通过改进传算子从而提高算法的求解能力。并通过Matlab R2015a对给定的算例进行求解,从而验证了本文模型与算法的合理性与有效性。
【关键词】：应急物流 时间窗 车辆路径问题 遗传算法
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U116.2;TP18
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 绪论11-19
• 1.1 课题研究的背景和意义11-12
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.2.1 应急物流研究现状13-14
• 1.2.2 应急物流车辆路径问题研究现状14-16
• 1.3 本文研究的主要内容和技术路线16-19
• 2 基础理论研究19-29
• 2.1 应急物流概述19-21
• 2.1.1 应急物流的定义19
• 2.1.2 应急物流的特点19-21
• 2.2 车辆路径问题21-28
• 2.2.1 车辆路径问题的定义21
• 2.2.2 车辆路径问题的模型分类21-22
• 2.2.3 车辆路径问题的优化目标22-23
• 2.2.4 车辆路径问题的求解算法23-28
• 2.3 本章小结28-29
• 3 应急物流车辆路径问题模型构建29-37
• 3.1 应急物流车辆路径问题模型分析29-31
• 3.2 应急物流车辆路径问题模型建立31-36
• 3.2.1 模型构建背景31-32
• 3.2.2 模型假设32
• 3.2.3 模型建立32-35
• 3.2.4 应急物流VRP问题模型35-36
• 3.3 本章小结36-37
• 4 求解应急物流车辆路径问题的遗传算法设计37-51
• 4.1 遗传算法的一般原理37-44
• 4.1.1 遗传算法的基本思想与概念37-42
• 4.1.2 遗传算法的基本流程42-43
• 4.1.3 自适应遗传算法43-44
• 4.2 模型求解遗传算法设计44-49
• 4.2.1 初始解构造44-45
• 4.2.2 适应度函数构造45-46
• 4.2.3 算子处理46-49
• 4.3 本章小结49-51
• 5 算例分析51-69
• 5.1 算例背景51-53
• 5.1.1 基础数据51-53
• 5.1.2 参数设定53
• 5.2 分析过程53-61
• 5.2.1 种群规模的对求解结果的影响分析53-54
• 5.2.2 最优运输计划54-61
• 5.3 道路阻塞情况下问题求解61-66
• 5.4 本章小结66-69
• 6 总结及展望69-71
• 6.1 全文总结69
• 6.2 展望69-71
• 参考文献71-75
• 附录A75-85
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果85-89
• 学位论文数据集89

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