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《西安科技大学》 2012年
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基于遗传算法的应急物流车辆路径问题研究

刘帆  
【摘要】:近年来自然灾害频发,应急物流车辆路径问题作为灾后应急救援中的重要环节越来越受到重视。目前应急物流车辆路径问题的研究集中在以最快响应时间、最小成本等方面的优化目标,缺乏以运输计划的总效率为优化目标的研究。在求解方法当中,遗传算法作为求解车辆路径问题的主要方法,往往出现过早收敛、计算时间过长、算法性能受遗传算子影响较大等现象,算法的性能亟待提高。 本研究的主要目的是建立应急物流车辆路径问题的模型并运用遗传算法求解此模型。本研究的主要内容包括:(1)归纳了应急物流车辆路径问题所需考虑的主要因素,构建了应急物流车辆路径问题的优化系统,并在此基础上建立了应急物流车辆路径问题的数学模型;(2)设计了求解应急物流车辆路径问题数学模型的自适应遗传算法,其中包括染色体的编码译码设计、选择算子的设计以及自适应交叉、变异算子的设计;(3)在Matlab7.1软件中,对应急物流车辆路径问题的模型进行算例分析,验证算法有效性并对比分析算法性能。 通过本研究中的算例分析发现:(1)本文所构建的应急物流车辆路径问题的数学模型能够通过所设计的自适应遗传算法求得最优解,验证了模型与算法的有效性;(2)本文所设计的自适应遗传算法在求解过程中,并未发生“早熟”现象;(3)通过实验数据对比分析,自适应遗传算法的优化结果在最优解质量上高于标准遗传算法,在求解时间上少于标准遗传算法,证明自适应遗传算法的性能优于标准遗传算法。 本文应急物流车辆路径问题的模型提出将有利于实现应急物流过程中救援物资、人力、车辆等各种资源优化合理配置。同时,本文所设计的自适应遗传算法能够迅速、有效地求得应急物流车辆路径问题的最优解,及时做出最优决策,保证灾区群众的生命财产安全。
【关键词】:应急物流 车辆路径问题 遗传算法 自适应算子
【学位授予单位】:西安科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP18;O224
【目录】:
  • 摘要2-3
  • ABSTRACT3-8
  • 1 绪论8-15
  • 1.1 课题研究的背景和意义8-9
  • 1.1.1 课题研究的背景8-9
  • 1.1.2 研究意义9
  • 1.2 国内外研究现状9-12
  • 1.2.1 应急物流车辆路径问题国内外研究现状9-11
  • 1.2.2 遗传算法国内外研究现状11-12
  • 1.3 本文的主要研究内容12-14
  • 1.4 本研究的技术路线14-15
  • 2 应急物流车辆路径问题理论概述与遗传算法基本原理15-30
  • 2.1 应急物流概述15-16
  • 2.1.1 应急物流的定义15
  • 2.1.2 应急物流的性质与特点15
  • 2.1.3 应急物流的主要缺陷15-16
  • 2.2 车辆路径优化理论概述16-20
  • 2.2.1 车辆路径问题的定义16
  • 2.2.2 车辆路径问题需满足的前提条件16-17
  • 2.2.3 车辆路径问题的模型分类17-18
  • 2.2.4 车辆路径问题的优化目标18
  • 2.2.5 车辆路径问题的求解算法18-20
  • 2.3 遗传算法基本原理20-29
  • 2.3.1 遗传算法的发展背景20-21
  • 2.3.2 遗传算法的基本概念21-26
  • 2.3.3 遗传算法的基本要素和工作流程26-28
  • 2.3.4 遗传算法的特点与不足28
  • 2.3.5 自适应遗传算法的概念28-29
  • 2.4 本章小结29-30
  • 3 应急物流车辆路径问题的优化系统及模型构建30-39
  • 3.1 应急物流车辆路径问题的优化系统构建30-32
  • 3.1.1 系统的输入30
  • 3.1.2 系统的优化过程30-32
  • 3.1.3 系统的输出32
  • 3.2 应急物流车辆路径问题的模型构建32-38
  • 3.2.1 问题描述32-33
  • 3.2.2 问题假设33-34
  • 3.2.3 应急安全违背成本的量化34-35
  • 3.2.4 车辆行驶成本的量化35-36
  • 3.2.5 车辆载重负荷与道路阻塞36
  • 3.2.6 模型的建立36-38
  • 3.3 本章小结38-39
  • 4 求解应急物流车辆路径问题的自适应遗传算法设计39-47
  • 4.1 染色体构造39-40
  • 4.2 种群初始化40
  • 4.3 适应度函数40-42
  • 4.4 选择算子42
  • 4.5 交叉算子42-43
  • 4.5.1 自适应交叉算子42
  • 4.5.2 两点、顺序交叉法42-43
  • 4.6 变异算子43-45
  • 4.6.1 自适应变异算子43-45
  • 4.6.2 两点变异法45
  • 4.7 本章小结45-47
  • 5 算例分析47-64
  • 5.1 问题的初始条件47-51
  • 5.1.1 供应点与需求点运输网络信息47-49
  • 5.1.2 需求点的需求信息49-50
  • 5.1.3 车辆信息及安全违背成本参数50-51
  • 5.2 实验结果分析51-56
  • 5.2.1 种群规模对实验结果的影响51
  • 5.2.2 输出最优解的运输计划51-56
  • 5.3 道路阻塞次优解56-61
  • 5.4 自适应遗传算法性能分析61-63
  • 5.4.1 标准遗传算法的交叉、变异概率组合61-62
  • 5.4.2 自适应遗传算法与标准遗传算法的比较62-63
  • 5.5 本章小结63-64
  • 6 结论64-66
  • 6.1 主要工作与研究结论64-65
  • 6.1.1 主要工作64
  • 6.1.2 研究结论64-65
  • 6.2 展望65-66
  • 致谢66-67
  • 参考文献67-70
  • 附录70-80

【参考文献】
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