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《基于改進蟻群算法的物流配送車輛路徑優(yōu)化研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、萬方數(shù)據(jù)分類號F253。4UDC65．012IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIY2919270學校代碼10147密級公開博士學位論文基王．改進蟻群算法．的物流配送車輛路徑優(yōu)化研究l翼量§量al善ll。Q聃。y曼hi．￡le．．R!Q刪腿．曼艘魚J旦髫n．S．_Q_f．kQg醚li￡量．脅籌拈i羚聃翻Q聃．．h鼐簍旦臻．．Q?。甶熙M191X曼建．娶．I嗵．量Qll驅(qū)弛．暈lgQ顫jI魚熙作者姓名張家善指導教師王志宏教授申請學位管理學博士學位學科專業(yè)管理科學與工程研究方向管理科學理論與方法遼寧工程技術(shù)大學萬方數(shù)據(jù)關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本學
2、位論文作者及指導教師完全了解遼主工程撞苤太堂有關(guān)保留、使用學位論文的規(guī)定，同意遼室王猩撞盔太堂保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱，學?？梢詫W位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編本學位論文。保密的學位論文在解密后應遵守此協(xié)議學位論文作者簽名：一毯壘麥一20，夠年6月弦日．導師簽名：一絲一一≯辟年∥月旁D日萬方數(shù)據(jù)致謝回想在母校的求學之路，尤其是博士階段，對所有關(guān)心、支持和幫助過我的學院領導、老師、同學的滿懷感激之情。在本論文撰寫過程中，導師王志宏教授給我營造了
3、舒適寬松的學術(shù)氛圍，在學術(shù)研究、課題選擇及一些關(guān)鍵問題的解決過程中，他根據(jù)自己淵博的知識、豐富的實踐經(jīng)驗為我嚴格論證和把關(guān)，言傳身教，使我能充分挖掘自己的潛能，抓住研究的重點。恩師廣博的知識、敏銳的思維給了我很大的啟示和幫助。在我撰寫過程中遇到困難的時候，老師總能竭盡所能幫助我，我才得以從困境中走出來，順利完成論文。另外，我還要特別感謝工商管理學院的各位導師們在過去三年多時間里給予我的教導和幫助，尤其是要感謝紀成君教授、李乃文教授、路世昌教授、李玲教授、邵良衫教授、趙寶福教授、葉柏青教授，通過與他們的交流，使我懂得了如何做學術(shù)，如何做人，也正是他們
4、寶貴的修改意見，我才得以完成論文的修正。在此，要特別感謝陳應顯師兄，正是他的無私幫助，給我很大的激勵和啟發(fā)。最后，還要感謝工商管理學院和力學院的同學：王世明、楊佼平、張凱冰、趙娜等，在讀研和讀博的過程中，他們都曾在學習上和生活上給予我很大幫助，使我得以完成學業(yè)。在今后的學習和工作中，我一定會加倍努力。萬方數(shù)據(jù)摘要本文以物流配送過程中的車輛路徑優(yōu)化問題為研究對象，對車輛路徑優(yōu)化的理論和方法展開系統(tǒng)研究。通過對標準車輛路徑問題增加約束條件，建立起了擴展的車輛路徑優(yōu)化模型，提高了理論模型的可信度和應用價值。針對建立的車輛路徑優(yōu)化模型，設計出改進的蟻群算法
5、，以縮短求解時間，提高求解質(zhì)量，并通過仿真結(jié)果分析了改進算法的正確性和有效性。論文主要研究內(nèi)容包括：首先，綜述了車輛路徑優(yōu)化問題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。通過對車輛路徑優(yōu)化問題研究現(xiàn)狀的分析，指出目前研究存在的問題與不足。進而，引入容量、距離、時間窗、同時取送貨等約束，建立起車輛路徑問題的幾種擴展模型。其次，綜述了車輛路徑優(yōu)化問題的各種求解方法，包括精確算法和各種啟發(fā)式算法。重點分析了蟻群算法研究現(xiàn)狀以及其在車輛路徑優(yōu)化問題中的應用狀況。然后，研究了蟻群算法的改進問題，提出了兩種改進算法：一是求解大規(guī)模VRP問題的基于密度聚類的雙層蟻群算法；二是改進的混合
6、蟻群算法。最后，研究了如何運用改進的蟻群算法進行車輛路徑優(yōu)化。通過實例仿真，采用對比分析法對改進算法進行評價。本文的創(chuàng)新之處主要有以下幾點：(1)提出了一種求解大規(guī)模VRP問題的基于密度聚類的雙層蟻群算法。該算法通過采用基于密度的聚類算法對客戶節(jié)點聚類，降低求解問題規(guī)模，而后分別在兩個層次使用蟻群算法求解。(2)提出了改進的混合蟻群算法。通過將遺傳算法中的變異、交叉算子等引入蟻群算法，提出了改進的混合算法框架。(3)設計了一種新的狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則。針對帶時間窗車輛路徑問題特點，通過將時間窗寬度和顧客等待時間引入狀態(tài)轉(zhuǎn)移中，設計了一種新的狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則。(
7、4)建立了多目標物流配送車輛路徑問題數(shù)學模型。通過引入配送車輛數(shù)、行駛距離、客戶滿意度等目標，建立起了多目標物流配送車輛路徑問題數(shù)學模型，并基于混合蟻群算法求得問題的Pareto最優(yōu)解。關(guān)鍵詞：車輛路徑優(yōu)化：蟻群算法：數(shù)學模型：密度聚類；遺傳算子；混合算法萬方數(shù)據(jù)AbstractThisp印erstudiesvehicleroutingproblem(VRP)inthelogisticsdistribution．Throughintroducingsomeconstraints，themodelsaremoresuitabletoactualcir
8、cumstances．Then，algorithmsforthemareproposed．Simulationsshowt
