本文關(guān)鍵詞：基于人工蜂群算法的考慮碳排放的帶時(shí)間窗車輛路徑問題研究

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【摘要】：帶時(shí)間窗車輛路徑問題(Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW)作為VRP(Vehicle Routing Problem, VRP)的一個(gè)主要分支,一直是運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究問題,同時(shí)也是關(guān)乎到國計(jì)民生的物流領(lǐng)域的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題。它要求車輛在規(guī)定的時(shí)間將確定的貨物送到指定的地點(diǎn),是研究最小運(yùn)輸成本的貨物配送問題。在如今倡導(dǎo)低碳經(jīng)濟(jì)的大背景下,綠色物流受到了政府和商業(yè)組織越來越多的關(guān)注,因?yàn)閺拈L遠(yuǎn)來看當(dāng)前的物流戰(zhàn)略是不可持續(xù)的。因此在設(shè)計(jì)物流策略時(shí)除了傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)成本,環(huán)境、生態(tài)、社會效益也應(yīng)該考慮在內(nèi)。交通運(yùn)輸在物流中占主要部分,這點(diǎn)不可否認(rèn),因此環(huán)境敏感的物流政策需要改變其自身的運(yùn)輸方案,使其轉(zhuǎn)變成對生態(tài)環(huán)境有更少負(fù)面影響的可持續(xù)的配送網(wǎng)絡(luò)。研究VRPTW問題的碳排放具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文一開始對車輛路徑問題的定義及模型進(jìn)行了簡單回顧,并對其擴(kuò)展問題進(jìn)行了分類介紹,重點(diǎn)介紹了VRPTW的特點(diǎn)及其模型,并總結(jié)了當(dāng)前求解VRPTW的常規(guī)方法。然后引入一種群集智能算法-人工蜂群算法(ABC),作為本文提及模型的求解方法。算法設(shè)計(jì)可以分為兩部分：第一部分根據(jù)VRPTW的時(shí)間窗以及車輛容量約束,結(jié)合當(dāng)前應(yīng)用比較成功的初始解生成方法以及局部搜索方法,設(shè)計(jì)適合于此問題的ABC算法(ABC1),并用標(biāo)準(zhǔn)測試集驗(yàn)證可行性。最后從跟隨蜂以及偵查蜂選擇,鄰域搜索三方面對ABC算法進(jìn)行改進(jìn)(ABC2),用相同的測試集比較,證明改進(jìn)后算法的優(yōu)越性。第二部分針對考慮碳排放的帶時(shí)間窗車輛路徑問題(Emission Vehicle Routing Problem with Time Windows, EVRPTW)建立相應(yīng)模型,在相同參數(shù)下,用ABC2對兩個(gè)模型進(jìn)行求解,對結(jié)果進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果分為兩方面：第一通過Solomon標(biāo)準(zhǔn)測試集證明了ABC2在求解VRPTW的有效性；第二通過對兩個(gè)模型計(jì)算結(jié)果的對比說明盡管在考慮碳排放的情況下行駛距離略有增加,但碳排放量有較明顯的減少,證明通過改變優(yōu)化目標(biāo)來降低碳排放有一定的理論可操作性。
【關(guān)鍵詞】：時(shí)間窗 車輛路徑問題 人工蜂群算法 碳排放
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U492.22
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-14
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.1.1 研究背景9
• 1.1.2 研究意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 帶時(shí)間窗車輛路徑問題國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 考慮碳排放的車輛路徑問題國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 研究內(nèi)容13
• 1.4 技術(shù)路線13-14
• 2 車輛路徑問題概述14-28
• 2.1 車輛路徑問題概述14-20
• 2.1.1 旅行商問題14-15
• 2.1.2 車輛路徑問題介紹15-16
• 2.1.3 經(jīng)典車輛路徑問題模型16-18
• 2.1.4 車輛路徑問題分類18-20
• 2.2 帶時(shí)間窗車輛路徑問題概述20-22
• 2.2.1 帶時(shí)間窗車輛路徑定義20-21
• 2.2.2 帶時(shí)間窗車輛路徑問題模型21-22
• 2.3 VRPTW問題的求解算法22-27
• 2.3.1 啟發(fā)式算法22-25
• 2.3.2 元啟發(fā)式算法25-27
• 2.3.3 各種算法的比較27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 3 人工蜂群算法及其VRPTW中的初步應(yīng)用28-39
• 3.1 人工蜂群算法28-31
• 3.1.1 群集智能算法的一般特性28
• 3.1.2 人工蜂群算法的基本原理28-31
• 3.2 人工蜂群算法在VRPTW中的簡單應(yīng)用31-38
• 3.2.1 初始解生成31-34
• 3.2.2 可行性檢查方法34-35
• 3.2.3 鄰域搜索35-36
• 3.2.4 偵查蜂過程36-37
• 3.2.5 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)37-38
• 3.2.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果38
• 3.3 本章小結(jié)38-39
• 4 人工蜂群算法改進(jìn)及在EVRPTW中的應(yīng)用39-49
• 4.1 人工蜂群算法改進(jìn)39-42
• 4.1.1 鄰域搜索策略改進(jìn)39-40
• 4.1.2 跟隨蜂選擇以及偵查蜂選擇改進(jìn)40
• 4.1.3 改進(jìn)人工蜂群算法流程40-42
• 4.1.4 結(jié)果比較42
• 4.2 考慮碳排放的帶時(shí)間窗車輛路徑問題42-48
• 4.2.1 基于兩種不同目標(biāo)函數(shù)的簡單對比43-44
• 4.2.2 ABC_2求解EVRPTW44-48
• 4.3 本章小結(jié)48-49
• 結(jié)論49-50
• 參考文獻(xiàn)50-54
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況54-55
• 致謝55-56

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本文編號：642867