mba論文面向云配送模式的車輛調度問題及算法研究pdf

1、重慶大學博士學位論文面向云配送模式的車輛調度問題及算法研究姓名：葛顯龍申請學位級別：博士專業(yè)：管理科學與工程指導教師：王旭20111207重慶大學博十學何論文⑧對云配送模式下動態(tài)需求的車輛調度問題展開研究通過提出時間軸概念，對云配送模式下的動態(tài)車輛調度問題展開研究。利用時間軸結合動態(tài)信息驅動，記錄配送網(wǎng)絡發(fā)生的信息，將動態(tài)車輛調度問題轉化為一系列靜態(tài)車輛調度問題，考慮較為接近實際的約束條件和目標函數(shù)，構建具體時刻的車輛調度模型。根據(jù)動態(tài)

2、車輛調度問題對求解算法時效性要求比較高的特點，提出利用量子理論改進傳統(tǒng)遺傳算法，設計量子遺傳算法，采用量子位多樣性的特點設計染色體編碼，利用量子門旋轉的種群遷移機制提高種群進化效率。結合車輛調度模型設計“初始優(yōu)化+ 實時優(yōu)化’’的兩階段求解策略，當動態(tài)需求客戶提出需求時，利用時間軸標記為不同的時刻，更新配送網(wǎng)絡中的信息，實時地進行再優(yōu)化。結合實驗對模型和算法進行了仿真計算，驗證算法與模型的有效性。④對云配送模式下聯(lián)合配送的車輛調度問題展

3、開研究對云配送模式下跨區(qū)域聯(lián)合配送中的關鍵要素展開分析，提出本文對多配送中心、多車型、開放式動態(tài)車輛調度問題處理方法，并根據(jù)時間軸概念，建立聯(lián)合配送的動態(tài)車輛調度模型。利用量子理論和云模型理論改進遺傳算法，采用量子比特位設計遺傳算法染色體編碼，利用量子門旋轉實現(xiàn)種群進化，采用云模型云滴的穩(wěn)定性與傾向性特點改進交叉概率和變異概率的設置方式，設計云量子遺傳算法，并對算法的性能參數(shù)、收斂性及計算復雜度進行分析。結合實驗對設計的算法和模型進行實

4、驗分析。⑤對智能車輛調度系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)展開研究根據(jù)云配送模式下配送任務的復雜性與動態(tài)性，設計面向對象的車輛調度系統(tǒng)。分析云配送模式下配送任務的需求和系統(tǒng)開發(fā)原則，搭建開放式的智能車輛調度系統(tǒng)框架結構。對系統(tǒng)的功能模塊進行分析，提出本系統(tǒng)的業(yè)務流程和運行結構模式，并展示智能車輛調度系統(tǒng)的主界面和功能模塊。最后，對全文研究內(nèi)容進行總結，展望云配送服務運作模式、車輛調度問題及求解算法的研究前景。關鍵詞：云配送模式，動態(tài)車輛調度問題，量子遺傳