帶交通流的聯(lián)盟運輸調(diào)度問題禁忌搜索算法研究.pdf

1、隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，物流管理及其優(yōu)化越來越受到重視，運輸成本占有率的居高不下呼吁對運輸優(yōu)化方法與理論的研究。聯(lián)盟運輸調(diào)度問題(AlliedVehicle：Routing Problem，AVRP)研究物流聯(lián)盟架構(gòu)下的運輸調(diào)度的最優(yōu)化策略。作為國家自然科學(xué)基金項目“聯(lián)盟運輸調(diào)度問題研究”的子課題，帶交通流的AVRP的研究是一個與實際應(yīng)用緊密結(jié)合的理論研究方向，其對于實際配送中的車輛路徑安排具有非常重要的意義。 論文的主要創(chuàng)新點在于

2、：首次在聯(lián)盟運輸調(diào)度問題中引入了交通流約束，并分別建立了帶靜態(tài)交通流、時變交通流、正態(tài)分布交通流、不確定交通流等四種情況下的聯(lián)盟運輸調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型，設(shè)計了相應(yīng)的有效禁忌搜索算法對問題進行求解。本文所做的主要工作如下： 1.研究帶靜態(tài)交通流的AVRP。在設(shè)計相應(yīng)的禁忌搜索算法時，采用了構(gòu)造多個初始解和雙禁忌表的策略，減少了解的不穩(wěn)定性，擴大了搜索范圍，增強了算法的全局搜索能力。仿真結(jié)果表明，算法可行。 2.研究帶時變交

3、通流的AVRP。在設(shè)計相應(yīng)的禁忌搜索算法時，采用了C-W算法產(chǎn)生初始解，引入了一種較強大的鄰域結(jié)構(gòu)，強化了算法的搜索能力，并設(shè)計了相應(yīng)算例進行仿真。 3.研究帶正態(tài)分布交通流的AVRP。解決問題的思路分兩階段進行。設(shè)計禁忌搜索算法時，采用了集中性和多樣性的自適應(yīng)策略，通過鄰域和候選集的相互配合，動態(tài)地調(diào)整候選解集中分別用于集中性與多樣性搜索的元素個數(shù)，較好地解決了集中性和多樣性的沖突問題，仿真實驗表明，該算法是可行的和有效的。