關(guān)聯(lián)物流運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題研究

1、分類號(hào)：U D C ： 密級(jí)：學(xué)校代號(hào)：1 18 4 5學(xué) 號(hào)：1 1 11 2 0 4 0 1 1廣東工業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文( 工學(xué)博士)關(guān)聯(lián)物流運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題研究湯雅連指導(dǎo)教師姓名、職稱： 苤延迸麴援學(xué)科( 專業(yè)) 或領(lǐng)域名稱：控生』理迨皇撞壹』王猩學(xué)生所屬學(xué)院： 自麴絲堂醫(yī)論文答辯日期： 2 Q ! 主生1 2 旦§目摘要摘要Ⅲ舢ⅧⅢ舢圳㈣川伽l Y 2 9 5 3 2 3 8社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展對(duì)現(xiàn)代物流行業(yè)提出了更高的要求

2、。在現(xiàn)實(shí)生活中存在這樣一種情況，不同客戶需要多種零件商品，并且這些零件商品是成品的組成部分，而零件商品由于特征、性質(zhì)和用途的差異，商品彼此之間具有貨物性質(zhì)的關(guān)聯(lián)性，通常情況下，客戶為了保證其需求不受影響而將所有的零件商品的供貨業(yè)務(wù)交付給一個(gè)物流運(yùn)輸公司，讓該物流運(yùn)輸公司來(lái)為其服務(wù)，所有客戶需要的貨物可能存在某種關(guān)聯(lián)性，配送時(shí)不僅可以兼容，而且將關(guān)聯(lián)的貨物配套運(yùn)輸更有利于后期的運(yùn)作或經(jīng)營(yíng)，基于這種情況，提出關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題( I n c

3、i d e n t V e h i c l eR o u t i n g P r o b l e m ，ⅣI 沖) ，建立幾類I V R P 擴(kuò)展問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型，并提出相應(yīng)的算法求解。本文所做的主要工作如下：( 1 ) 提出了單車(chē)場(chǎng)單車(chē)型關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題的混沌遺傳算法。對(duì)適應(yīng)度較差的基因加混沌擾動(dòng)，縮小混沌遺傳算法的搜索空間，提高了尋優(yōu)速度，仿真結(jié)果證明了提出算法對(duì)求解該問(wèn)題是有效性。( 2 ) 提出了單車(chē)場(chǎng)多車(chē)型關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題的混合

4、禁忌搜索算法。融合了禁忌搜索算法和遺傳算法的優(yōu)點(diǎn)，并引入了核心路徑、自適應(yīng)交叉及混沌變異等策略考慮了道路路況對(duì)運(yùn)輸?shù)挠绊?，采用提出的算法?duì)2 0 客戶規(guī)模的問(wèn)題模型求解，通過(guò)收斂時(shí)間、進(jìn)化代數(shù)和全局搜索概率的比較，驗(yàn)證了所提出算法的可行性。( 3 ) 提出了帶多種類型時(shí)間窗的多車(chē)場(chǎng)多車(chē)型關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題的混合蟻群算法。建立了帶客戶硬時(shí)間窗、車(chē)場(chǎng)硬時(shí)間窗、多車(chē)場(chǎng)多車(chē)型等約束的關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型。通過(guò)聚類算法和節(jié)約算法構(gòu)造初始解，提

5、高求解速度；自適應(yīng)地改變啟發(fā)式因子和期望啟發(fā)式因子，提高算法收斂速度；引入遺傳操作算子，自適應(yīng)改變交叉概率和變異概率，提高算法的全局搜索能力；提取核心路徑便于進(jìn)行后期優(yōu)化；通過(guò)3 - o p t 與車(chē)場(chǎng)交換，提高算法的局部搜索能力。最后對(duì)4 0 客戶規(guī)模的問(wèn)題模型進(jìn)行仿真，證明了所提出算法的優(yōu)越性。( 4 ) 提出了時(shí)變路網(wǎng)條件下關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題的自適應(yīng)蟻群算法。考慮實(shí)際生活中道路路況影響運(yùn)輸成本及油耗率與運(yùn)載量相關(guān)的因素，處理跨多時(shí)段