基于多智能體的物流配送車輛調(diào)度決策方法研究.pdf

1、物流配送車輛調(diào)度是物流運(yùn)輸活動中的一個(gè)重要問題，也是國內(nèi)外理論界研究的熱點(diǎn)。目前，大多數(shù)研究集中在不同環(huán)境下車輛調(diào)度模型構(gòu)建和車輛調(diào)度問題優(yōu)化算法兩個(gè)方面，相應(yīng)成果豐富。動態(tài)、隨機(jī)車輛調(diào)度問題也得到理論上的關(guān)注，越來越多的學(xué)者開始研究物流配送車輛調(diào)度智能決策問題。變約束、多擾動和強(qiáng)時(shí)變環(huán)境下的物流配送車輛調(diào)度決策方法及其智能決策系統(tǒng)方面存在著大量值得研究的問題。
　　 多智能體(Multi-Agent System，MAS)作為

2、分布式人工智能研究的前沿領(lǐng)域和支持智能決策的重要方法之一，因其具備的特點(diǎn)而被公認(rèn)為是研究各類復(fù)雜系統(tǒng)的重要理論模型。物流配送系統(tǒng)作為多目標(biāo)復(fù)雜大系統(tǒng)，引入多智能體技術(shù)對實(shí)時(shí)物流配送車輛調(diào)度決策進(jìn)行研究是一種新興的解決方法，可以滿足物流配送系統(tǒng)中車輛地理上分布、信息動態(tài)變化、顧客訂單隨時(shí)變化等眾多要求，因此具備很好的理論意義和實(shí)用價(jià)值。
　　 本文對基于多智能體的物流配送車輛調(diào)度決策方法進(jìn)行研究，主要內(nèi)容和研究成果如下:
　

3、　 (1)系統(tǒng)地對物流配送車輛調(diào)度有關(guān)理論和多智能體及其規(guī)劃理論進(jìn)行了歸納和總結(jié)。
　　 (2)將多智能體技術(shù)應(yīng)用于配送企業(yè)建模和物流配送車輛調(diào)度決策，提出了宏觀企業(yè)建模—中觀業(yè)務(wù)流程建?！⒂^Agent模型設(shè)計(jì)的集成綜合建模方法，并且利用該方法對物流配送車輛調(diào)度決策進(jìn)行研究。
　　 (3)對涉及物流配送車輛調(diào)度決策的任務(wù)匹配方法以及多智能體自動協(xié)商兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究。引進(jìn)項(xiàng)目管理中的工作分解結(jié)構(gòu)（Work Brea

4、kdown Structure，WBS）對物流配送車輛調(diào)度任務(wù)進(jìn)行分解并提出任務(wù)分解策略，提出了一種信息不完全條件下的合作伙伴選擇匹配方法;基于一種開放式異構(gòu)多智能體協(xié)商框架，討論了基于合同網(wǎng)的交互出價(jià)協(xié)商策略，對智能體自動協(xié)商進(jìn)行研究，并構(gòu)建算例對其進(jìn)行分析和模擬。
　　 (4)采用雙層規(guī)劃的建模方法構(gòu)造了基于業(yè)務(wù)外包的集裝箱港口車輛調(diào)度問題數(shù)學(xué)模型，設(shè)計(jì)一種有效的禁忌鄰域搜索算法對其進(jìn)行求解;通過對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得出