發(fā)布時(shí)間：2017-10-24 04:45

  本文關(guān)鍵詞：農(nóng)產(chǎn)品配送中的流旅行商問題及啟發(fā)式算法的研究

  更多相關(guān)文章： 農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸 TSP變體 遺傳算法 局部搜索

【摘要】：目前,農(nóng)產(chǎn)品物流運(yùn)輸應(yīng)用廣泛,但理論界的相關(guān)研究,尤其是系統(tǒng)性研究還不多。大力發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品物流具有極強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義,可以降低農(nóng)產(chǎn)品流通成本、提高農(nóng)產(chǎn)品價(jià)值。本文提出了一個(gè)物流約束的旅行商問題,關(guān)于農(nóng)產(chǎn)品物流配送問題,一輛車從產(chǎn)品基地出發(fā),通過所有零售點(diǎn)并卸下滿足該零售點(diǎn)需求量的農(nóng)產(chǎn)品,最后回到蔬菜基地。試尋找一條閉合路徑,要求該車的載重與行駛距離的乘積最小。農(nóng)產(chǎn)品物流配送問題可以看作旅行商問題(TSP)的一個(gè)變體。旅行商問題是一個(gè)經(jīng)典的NP完全問題,應(yīng)用領(lǐng)域比較廣泛,具有實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。求解經(jīng)典的TSP問題的方法主要有:貪婪法、分支定界法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃法、最近鄰試探法、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法、蟻群算法、模擬退火算法、遺傳算法和混合優(yōu)化策略等方法。本文根據(jù)物流配送問題與TSP問題的聯(lián)系,將遺傳算法進(jìn)行改進(jìn),我們用TSP鏈?zhǔn)椒椒ńo出初始解,讓它能夠在已知最優(yōu)解的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化,這樣能得到更好的解。我們在求最優(yōu)解的同時(shí)考慮到需求量R對最優(yōu)解的影響,嘗試著給需求量R乘上一個(gè)系數(shù),使其能在0-R遞增,在遞增的同時(shí),我們用每一次求出來的最優(yōu)解當(dāng)作下一次計(jì)算的初始解,使算法能在上次最優(yōu)解的基礎(chǔ)上進(jìn)行再度優(yōu)化,直到找到最優(yōu)解。通過實(shí)驗(yàn)分析,結(jié)果表明,算法是有效的,能得到較好的結(jié)果,同時(shí)也提高到了算法的效率。
【關(guān)鍵詞】：農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸 TSP變體 遺傳算法 局部搜索
【學(xué)位授予單位】：吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F326.6;TP18
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 第一章 緒論6-8
• 第二章 旅行商問題8-19
• 2.1 旅行商問題發(fā)展歷史8-10
• 2.2 旅行商問題的定義10-11
• 2.3 旅行商問題研究現(xiàn)狀11-12
• 2.4 求解旅行商問題的啟發(fā)式算法12-14
• 2.5 求解旅行商問題的遺傳算法14-17
• 2.5.1 遺傳算法發(fā)展史14-15
• 2.5.2 遺傳算法研究現(xiàn)狀15-16
• 2.5.3 遺傳算法求解 TSP16-17
• 2.6 求解旅行商問題的模擬退火算法17
• 2.7 求解旅行商問題的蟻群算法17-19
• 第三章 流旅行商問題及改進(jìn)的遺傳算法19-26
• 3.1 流旅行商問題19
• 3.2 遺傳算法19-21
• 3.3 改進(jìn)的遺傳算法21-26
• 3.3.1 求解算法21-24
• 3.3.2 算法實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)24-26
• 第四章 數(shù)值實(shí)驗(yàn)26-29
• 4.1 問題概述26
• 4.2 問題計(jì)算結(jié)果26-28
• 4.3 結(jié)果分析28-29
• 第五章 結(jié)論與展望29-30
• 參考文獻(xiàn)30-34
• 附錄34-51
• 附錄A：用動(dòng)態(tài)規(guī)劃求解TSP34-45
• 附錄B：MATLAB源代碼45-51
• 作者簡介51-52
• 致謝52

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本文編號：1087126