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三維裝箱約束下的車輛路徑優(yōu)化研究

發(fā)布時間:2024-04-21 19:35
  在國家對物流產(chǎn)業(yè)政策扶持及經(jīng)濟激勵下,我國物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速。但在物流產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展下,物流成本居高不下的問題依然顯著。配送作為物流運作過程的核心環(huán)節(jié)之一,配送成本的降低極具迫切性。三維裝箱約束下的車輛路徑問題自提出以來就備受學者和各行業(yè)重視,但因該問題的復雜性,如何均衡路徑及裝箱問題難度依然較大。本文將在前人研究的基礎(chǔ)上,建立裝箱與路徑結(jié)合的多目標組合優(yōu)化模型,通過算法的求解得出車輛裝箱方案及車輛行駛路線,為企業(yè)配送方案提供參考。首先在對裝箱問題與車輛路徑優(yōu)化問題進行闡述以及研究現(xiàn)狀和發(fā)展動態(tài)進行研究分析基礎(chǔ)上,本文將三維裝箱與車輛路徑優(yōu)化進行整合,考慮客戶需求、貨物裝載順序、車輛尺寸、車輛重心等約束,建立以車輛行駛路線最短,車輛載重利用率和空間利用率最大為目標的多目標優(yōu)化模型,為方便模型的求解引入權(quán)重系數(shù)來歸一化目標函數(shù)。其次為求解建立的模型,本文在對啟發(fā)式算法特點進行介紹基礎(chǔ)上,選取本文的求解算法—遺傳算法。設計適用的染色體編碼規(guī)則,確定遺傳操作中選擇、交叉、變異方法,選取目標函數(shù)為適應度函數(shù),為防止算法的過早收斂,本文通過引入最優(yōu)個體保存策略來提高算法的準確性。為驗證模型的正確性及...

【文章頁數(shù)】:66 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.1車輛路徑問題研究示意圖

圖1.1車輛路徑問題研究示意圖

圖1.1車輛路徑問題研究示意圖年Clarke和Wright在Dantzig的研究基礎(chǔ)上對其研究進行改進提出了一Clarke-Wright節(jié)約法。此后車輛路徑問題引起了運籌學、圖論、物流工程等方面專家的研究熱情。國內(nèi)外對于VRP問題的研究主要分為三階段:階....


圖1.2技術(shù)路線

圖1.2技術(shù)路線

圖1.2技術(shù)路線本章小結(jié)綜上,本章通過對我國物流成本中配送成本居高不下的現(xiàn)狀進行闡述,引出究的問題及研究的必要性。對車輛路徑優(yōu)化、三維裝箱優(yōu)化、裝箱約束下的化問題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展動態(tài)進行了總結(jié)概述,對不同的研究現(xiàn)狀進。在對背景介紹以及研究現(xiàn)狀分析概括基礎(chǔ)上,闡述本文的研....


圖2.1啟發(fā)式算法分類傳統(tǒng)啟發(fā)式算法相較于元啟發(fā)式算法和超啟發(fā)式算法實現(xiàn)和操作較為簡單,但其一

圖2.1啟發(fā)式算法分類傳統(tǒng)啟發(fā)式算法相較于元啟發(fā)式算法和超啟發(fā)式算法實現(xiàn)和操作較為簡單,但其一

長安大學碩士學位論文隨著計算復雜性理論的提出以及計算機技術(shù)的快速發(fā)展,啟發(fā)式算法應運而生。啟發(fā)式算法在面對復雜且規(guī)模大的優(yōu)化問題時一般給出待解決組合優(yōu)化問題一個近似最優(yōu)解,該近似最優(yōu)解與最優(yōu)解的偏離程度一般不可以事先預計。啟發(fā)式算法根據(jù)發(fā)展歷程和算法優(yōu)越性可分為傳統(tǒng)(簡單)啟發(fā)式....


圖2.3遺傳算法操作流程

圖2.3遺傳算法操作流程

第二章三維裝箱約束下的車輛路徑優(yōu)化算法設定的遺傳策略,運用遺傳操作即選擇、交叉和變異等作代種群;群體性能是否滿足終止條件,滿足則輸出,不滿足則返回傳操作流程如圖2.2所示。



本文編號:3961359

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