本文關(guān)鍵詞：基于混合禁忌分布估計(jì)算法的車輛路徑問題的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著工業(yè)自動化的不斷成熟,工業(yè)正在由信息化向智能化轉(zhuǎn)變,由德國率先提出了工業(yè)智能化的概念,智能物流作為工業(yè)智能化中一個(gè)核心主題引起了各國的關(guān)注和重視。目前我國大部分物流企業(yè)的調(diào)度方式還十分落后,大部分仍然依靠個(gè)人經(jīng)驗(yàn)來進(jìn)行路徑和資源調(diào)度,導(dǎo)致企業(yè)資源閑置,增加了企業(yè)的運(yùn)營成本,更有甚者不能滿足配送點(diǎn)對貨物的需求影響到企業(yè)的信譽(yù),與智能化、信息化的物流仍然存在著很大的差距。車輛路徑問題主要的任務(wù)是求得一個(gè)最優(yōu)的調(diào)度,使得車輛完成所有需求點(diǎn)的配送后運(yùn)行的路程最短或消耗的費(fèi)用最低。車輛路徑問題作為智能物流中的經(jīng)典的問題,引起物流管理、運(yùn)籌學(xué)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域?qū)＜业拇罅﹃P(guān)注和研究,并且取得了很大的研究成果。為了更好地解決車輛路徑問題,文本詳細(xì)地分析了分布估計(jì)算法和禁忌搜索算法的優(yōu)點(diǎn)。針對車輛路徑問題的特殊性,將兩者進(jìn)行結(jié)合,提出了一種混合分布估計(jì)算法來獲取最優(yōu)的調(diào)度路徑。為了提高初始種群的質(zhì)量,將啟發(fā)式算法加入到混合分布估計(jì)算法中。為了提高算法的局部搜索效率,在算法中加入2-opt操作,逆序、插入和交換等領(lǐng)域搜索策略。同時(shí)在保持種群多樣性和不破壞概率模型的情況下,在算法中加入了保留最優(yōu)解操作和限定操作使得算法更容易獲得最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法解決車輛路徑問題具有很好的性能和收斂性。
【關(guān)鍵詞】：車輛路徑問題 分布估計(jì)算法 禁忌搜索算法 啟發(fā)式算法 鄰域搜索策略
【學(xué)位授予單位】：遼寧科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U116.2;TP18
【目錄】：

• 中文摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 1. 緒論9-15
• 1.1 課題研究的背景和意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 車輛路徑問題問題的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 分布估計(jì)算法的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文的主要工作與組織結(jié)構(gòu)13-15
• 2. 車輛路徑問題的研究15-24
• 2.1 車輛路徑問題的概述15-18
• 2.1.1 車輛路徑問題的一般描述15-16
• 2.1.2 車輛路徑問題的組成因素16-17
• 2.1.3 車輛路徑問題的分類17-18
• 2.2 帶容量限制的車輛路徑問題18-20
• 2.3 帶時(shí)間窗的車輛路徑問題20-21
• 2.4 車輛路徑問題的算法概述21-24
• 3.分布估計(jì)算法24-32
• 3.1 分布估計(jì)算法概述24-25
• 3.2 分布估計(jì)算法實(shí)例25-28
• 3.3 分布估計(jì)算法分類28-32
• 3.3.1 變量無關(guān)的分布估計(jì)算法28-29
• 3.3.2 雙變量相關(guān)的分布估計(jì)算法29-30
• 3.3.3 多變量分布估計(jì)算法30-31
• 3.3.4 連續(xù)分布估計(jì)算法31-32
• 4. 混合禁忌分布估計(jì)算法求解VRP問題32-42
• 4.1 禁忌搜索算法32-34
• 4.1.1 禁忌搜索算法的工作原理和實(shí)現(xiàn)步驟32-34
• 4.1.2 禁忌搜索算法在解決車輛路徑問題的應(yīng)用34
• 4.2 混合禁忌分布估計(jì)算法解決VRP34-36
• 4.2.1 產(chǎn)生初始種群34-35
• 4.2.2 計(jì)算適應(yīng)值選擇優(yōu)勢種群35
• 4.2.3 概率模型的構(gòu)建35-36
• 4.2.4 禁忌搜索算法產(chǎn)生新種群36
• 4.2.5 更新概率模型36
• 4.3 鄰域搜索策略36-39
• 4.3.1 利用啟發(fā)式算法構(gòu)造初始解36-37
• 4.3.2 鄰域搜索模塊37-39
• 4.4 全局搜索策略39-40
• 4.4.1 精英保留策略39
• 4.4.2 限定操作39-40
• 4.5 混合禁忌分布估計(jì)算法40-42
• 5. 實(shí)驗(yàn)與仿真42-51
• 5.1 CVRP問題的實(shí)驗(yàn)與仿真42-46
• 5.2 VRPTW問題的實(shí)驗(yàn)與仿真46-51
• 6. 總結(jié)與展望51-54
• 6.1 本文工作總結(jié)51-52
• 6.2 展望52-54
• 參考文獻(xiàn)54-56
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況56-57
• 致謝57-58
• 作者簡介58-59

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本文編號：300930