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

1、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。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

2、于這種情況，提出關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題(Incident Vehicle Routing Problem，IVRP)，建立幾類IVRP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

3、問(wèn)題的混合禁忌搜索算法。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)20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)

4、造初始解，提高求解速度;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-opt與車(chē)場(chǎng)交換，提高算法的局部搜索能力。最后對(duì)40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?？紤]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

5、時(shí)段的問(wèn)題，建立時(shí)變路網(wǎng)條件下的關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題數(shù)學(xué)模型。通過(guò)聚類算法和節(jié)約算法構(gòu)造初始解，自適應(yīng)地改變啟發(fā)式因子和期望啟發(fā)式因子，結(jié)合油耗率，將油耗率轉(zhuǎn)化成信息素?fù)]發(fā)因子，自適應(yīng)更新信息素，保證其收斂速度，通過(guò)3-opt策略進(jìn)行局部搜索。最后對(duì)3個(gè)時(shí)段中8個(gè)客戶的問(wèn)題模型進(jìn)行仿真，表明提出算法的可行性。
　　(5)提出了領(lǐng)域關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題的混合蟻群協(xié)同算法。呈現(xiàn)了兩種面向領(lǐng)域應(yīng)用的問(wèn)題，即高校校車(chē)協(xié)同運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題和農(nóng)村公交協(xié)同

6、運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題，基于遺傳算法和蟻群優(yōu)化算法，構(gòu)造一種混合蟻群協(xié)同算法，混沌搜索產(chǎn)生初始種群的方式克服了生成大量非可行解的缺陷，加速染色體向最優(yōu)解收斂，平滑機(jī)制通過(guò)增加選擇有低強(qiáng)度信息素解元素的概率以提高探索新解的能力，分別對(duì)兩類模型進(jìn)行仿真，證明該方法提高了算法的尋優(yōu)能力。
　　(6)提出了關(guān)聯(lián)運(yùn)輸調(diào)度問(wèn)題的并行混合蟻群算法。在深入分析問(wèn)題的基礎(chǔ)上，采用并行混合蟻群算法來(lái)對(duì)所建立的數(shù)學(xué)模型求解。給出不同規(guī)模的問(wèn)題模型，仿真結(jié)果證明并