物流配送中車輛路徑問題的算法研究.pdf

1、伴隨著現(xiàn)代物流技術(shù)的飛速發(fā)展，物流在未來的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，將突顯其無可替代的重要作用。物流活動(dòng)中不可或缺的內(nèi)容、電子商務(wù)活動(dòng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)—車輛路徑問題（VRP），直接影響服務(wù)水平和配送成本。為了實(shí)現(xiàn)科學(xué)的物流，提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益，優(yōu)化車輛路徑這是必要的。
　　本文在全面、細(xì)致介紹物流配送中車輛路徑問題相關(guān)知識(shí)的基礎(chǔ)之上，分析了國內(nèi)外相關(guān)問題的研究現(xiàn)狀，研究了傳統(tǒng)的針對(duì)此類問題求解的智能啟發(fā)式算法。在此基礎(chǔ)上針對(duì)這些算法的不足之處加以改進(jìn)

2、。論文的主要研究內(nèi)容如下:
　　(1)研究了用傳統(tǒng)的遺傳算法求解典型的VRP問題，在傳統(tǒng)遺傳算法的基礎(chǔ)上加入隔離小生境技術(shù)、模擬退火等思想改進(jìn)遺傳算法，并用此解決VRP問題。這一算法既保持了種群的多樣性，又達(dá)到避免運(yùn)算陷入局部最優(yōu)的目的。它的實(shí)用性和有效性通過實(shí)例得到驗(yàn)證。
　　(2)針對(duì)一般的確定性VRP問題，研究了運(yùn)用傳統(tǒng)免疫算法求解的過程。在遺傳算法中加入免疫算子形成的免疫遺傳算法，并用實(shí)例驗(yàn)證了該算法的優(yōu)越性。這種將

3、多種算法取長補(bǔ)短進(jìn)行融合，是解決實(shí)際問題的一種有效、可行的方法。
　　(3)針對(duì)有時(shí)間窗的確定性VRP問題中約束條件多的特點(diǎn)，在免疫算法中加入記憶機(jī)制改進(jìn)免疫算法。通過算例驗(yàn)證此算法能有效地解決有時(shí)間窗的確定性VRP問題。
　　(4)針對(duì)不確定性VRP問題，引進(jìn)利用混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型求解的方法，使不確定性VRP問題能得到有效解決，并通過算例與模擬退火和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行比較。比較結(jié)果表明CNN比SA和HNN算法解決不確定性VRP