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《浙江大学》 2003年
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一类非遍历复杂车辆路径调度问题的研究

赵清江  
【摘要】: 现代物流产业是国民经济的支柱产业和新的经济增长点,是流通业的物质基 础,是企业的第三利润源泉。作为现代物流中一项重要内容,车辆路径调度问题 (Vehicle Routing Problems,简称VRP)一直是影响企业经济效益的一个重要方面。 通过各种有效手段,不断优化车辆路径调度,将给企业带来巨大的经济效益。 目前对车辆路径调度问题的研究,都基于一个基本条件:已知路径信息中没 有或很少有冗余信息,也即车辆最后的结果是遍历所有城市。然而现实的车辆路 径调度问题中,路径冗余信息是经常存在的,特别是包含城市较多的较大区域内 的车辆路径调度,很难预先排除所有一定不会经过的城市。对于这样一类问题, 目前相关研究开展的还不多。 本文以车辆路径调度问题为主线,在对国内外现有研究成果及技术发展脉络 进行系统总结的基础上,提出了一类复杂的车辆路径调度问题:非遍历VRP。 在分析比较当前流行的启发式优化算法的基础上,对人工蚁群算法进行了有效的 改进,提出了一种新型的启发式优化算法:聪明蚁群算法。并通过一系列仿真实 验证明了其用于求解非遍历VRP的有效性。最后,对非遍历VRP的多路扩展问 题:非遍历MVRP(Multi Vehicle Routing Problems,简称MVRP)做了初步探讨, 并改进聪明蚁群算法,对非遍历MVRP做了初步求解尝试。 本文的主要创新研究成果包括: (1) 基于物流运输企业车辆路径调度实际,提出了一类非遍历、重复路径、 带时间窗的复杂车辆路径调度问题,对相关领域的研究成果进行了综述, 分析了传统优化算法求解这类复杂车辆路径调度问题的困难所在,分析 了求解这类问题的算法应具有的特点。 (2) 针对约束复杂,难以建立数学模型的优化问题,提出了一种结构化求解 方法。这种方法借鉴模块化程序设计思想,将优化命题的求解过程分成 几个关联模块,具有良好的通用性和可扩展性。 (3) 针对本文提出的车辆路径调度问题,在人工蚁群算法的基础上,通过引 入蚂蚁在搜索前及在搜索过程中对食物方位能大致确定的概念,提出了 一类新型的启发式优化算法:聪明蚁群算法。该方法既继承了人工蚁群 算法不依赖初始解的特点,又克服了非遍历及路径重复带来的易陷入局 部最优问题。仿真实验证明了该算法在求解该类车辆路径调度问题的有 效性。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:U495

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