版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、隨著市場競爭的加劇，物流已經(jīng)成為企業(yè)提高市場競爭力和核心競爭力的重要手段，而運輸通常是物流成本中最大的單項成本。所以，研究車輛路徑問題(VehicleRoutingProblem,VRP)，通過設(shè)計合理的運輸路線，使車輛在滿足服務(wù)要求的同時，成本最小化，從而減少物流整體費用，具有重要意義。根據(jù)車輛容量、車型等限制的不同，有多種類型的VRP，本文針對兩種問題進行了討論：有時間窗的多車場車輛路徑問題(theMulti-depotsVehic
2、leRoutingProblemwithTimeWindows,MDVRPTW)和有時間窗的具有同時配送與回收的車輛路徑問題(theVehicleRoutingProblemwithSimultaneousPick-upandDeliveryandTimeWindows，VRPSDPTW)。 VRP已被證明為NP難題，對其算法的研究大部分集中在啟發(fā)式算法上，而蟻群算法是近年來新興的啟發(fā)式算法，本文采用蟻群算法對上述兩個問題進行求
3、解。本文主要工作有： 1、針對基本蟻群算法易陷入局部最優(yōu)的缺陷，本文從調(diào)整起始搜索節(jié)點和交換信息素兩個方面提出了改進，在基準(zhǔn)問題上的實驗表明該算法取得的目標(biāo)值較優(yōu)，而且取得目標(biāo)值時所需的迭代次數(shù)較少。 2、給出MDVRPTW的數(shù)學(xué)模型，并采用蟻群算法對該模型求解。求解時采用整體法將多個車場虛擬為一個車場，每次搜索從虛擬車場中隨機選擇一個實際車場作為出發(fā)車場，采用SOLOMON的NearestNeighbour插入式算法，
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 兩類車輛路徑問題的遺傳算法.pdf
- 求解兩類組合優(yōu)化問題的改進蟻群算法.pdf
- 基于蟻群算法的車輛路徑問題研究.pdf
- 基于蟻群算法的車輛路徑問題的研究.pdf
- 基于改進蟻群算法的車輛路徑問題研究.pdf
- 蟻群算法在車輛路徑問題中的研究.pdf
- 基于蟻群算法的車輛路徑規(guī)劃問題的研究.pdf
- 基于混合行為蟻群算法的車輛路徑問題研究.pdf
- 基于改進混合蟻群算法的車輛路徑問題研究.pdf
- 基于改進蟻群算法的車輛路徑優(yōu)化問題研究
- 帶時間窗車輛路徑問題的蟻群算法改進.pdf
- 基于蟻群算法的多車場車輛路徑問題研究.pdf
- 基于蟻群算法的鐵路車輛路徑問題研究.pdf
- 基于蟻群算法的物流車輛路徑優(yōu)化問題的研究.pdf
- 基于改進蟻群算法的車輛路徑優(yōu)化問題研究.pdf
- 考慮權(quán)重的車輛路徑問題的建模與蟻群算法.pdf
- 11671.兩類周期車輛路徑問題研究
- 求解車輛路徑問題的蟻群優(yōu)化算法研究及應(yīng)用.pdf
- 32477.蟻群算法在車輛路徑問題中的應(yīng)用
- 蟻群算法的改進及其在車輛路徑問題中的應(yīng)用.pdf
評論
0/150
提交評論