基于非支配排序遗传算法的时变时间窗多目标车辆路径问题研究

发布时间：2024-02-18 05:08

　　随着近年来移动互联网的飞速发展,参与网购的消费者越来越多,这也给线下配送这一网购的关键环节带来了新的挑战。一方面,许多产品对物流配送的时效性均有一定要求,例如在生鲜农产品以及餐饮的配送中,产品本身易变质,因此需要准时地送到消费者手中;另一方面,随着客户量的增多,物流配送过程的优化中需要综合考虑多种因素,例如运作成本、服务质量等。如何在满足消费者良好的服务水平的同时,尽可能节约成本,成为了物流企业亟待解决的问题。城市物流配送车辆的优化研究可以看作一个车辆路径问题,该问题通常假设车辆的速度是一个定值,而在现实生活中,物流配送车辆的行驶速度很大程度上受到城市路况的影响。例如在早晚高峰期间,车辆的行驶速度会明显低于中午和夜晚等非高峰时段,因此若在物流配送的优化中考虑车辆速度的变化,则可以更好地模拟现实情况。基于上述原因,本文综合考虑物流配送时效性以及城市道路交通的拥堵情况,以消费者服务质量和物流运作成本等为目标,提出时变条件下带时间窗的多目标车辆路径问题,并基于相关算法对问题进行求解。在对国内外相关研究进行充分调研的基础上,本文选取合适的时变模型,建立该问题的多目标混合整数线性规划模型,同时采...

【文章页数】：90 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3NSGAIIPareto最优解路径

钣诺男Ч?Ｄ勘旰?齔2与目标函数Z3之间为正相关，即新鲜度高，客户满意度高，新鲜度低，客户满意度低；目标函数Z1与目标函数Z3、Z2之间为负相关，即满意度越高，成本越高，满意度越低成本越低，正因为三个目标函数中会有负相关的关系，才会出现最优解集，而非单个最优解。在研究多目标路径优....

图4DE-NSGAIIPareto最优解路径

函数Z3之间为正相关，即新鲜度高，客户满意度高，新鲜度低，客户满意度低；目标函数Z1与目标函数Z3、Z2之间为负相关，即满意度越高，成本越高，满意度越低成本越低，正因为三个目标函数中会有负相关的关系，才会出现最优解集，而非单个最优解。在研究多目标路径优化的过程中，如果不对目标函数....

图１－３技术路线图??１．４主要创新点??

?山东大学硕士学位论文???准测试集中的数据，利用本文设计的ＮＳＧＡ－ＩＩ算法对问题进行求解，同时采用单??目标遗传算法和加权求和的多目标优化方法进行对比分析，将多次实验的结果进??行比较，探宄模型和算法的合理性与有效性。??第五章是基于ＮＳＧＡ－ＩＩＩ的时变时间窗三目标问题求解....

图２－１?ＶＲＰ问题描述??１９??

．．ＶＲＰ定义在给定的点集和弧集上，该问题的一般描述为：有一个配送中心和??在地理上分散的一系列客户点，所有点的坐标均预先给定，每个客户点有服务需??求且不同点之间的需求量不完全相同，配送中心有一个同质化的车队，即车辆的??型号、容量、行驶速度等均相同，要求通过科学合理地对车队进....

本文编号：3901952