不确定环境下的车辆路径问题研究

发布时间：2025-05-08 00:04

　　伴随着互联网电商交易和物流产业的快速发展,企业竞争愈演愈烈,时间价值日益提升。实时、动态、高效的现代化物流已经成为衡量一个企业、一个地区乃至一个国家经济运行效率的重要指标。车辆路径问题作为现代物流体系运营环节中的核心问题之一,自诞生之日起就受到了业界和学界的共同关注。车辆路径问题经过近半个多世纪的发展,已由最初单一的车辆路径规划问题发展为目前带有复杂约束条件的多目标车辆路径规划问题,同时也衍生出了许许多多的研究分支,其中不确定环境下的车辆路径问题就是众多分支中的一种重要的扩展类型。围绕这一扩展类型论文开展了以下研究工作:首先,在研读国内外大量有关车辆路径问题相关文献后,将车辆路径问题中不确定性信息分为不确定环境下的传输环境、数据环境、路网环境3种。并在介绍与论文有关理论知识的基础上,从思想、特征、发展3方面对求解车辆路径问题具有代表性的算法进行了较为详细的介绍。其次,针对3种不确定环境,在传输环境方面建立了不确定环境下的网络信号传输期望-方差数学模型和模糊最短路关键边数学模型;在数据环境方面建立了不确定环境下带时间窗动态车辆路径问题数学模型;在路网环境方面建立了具有时间依赖型带软时间窗动...

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 选题背景及研究意义
        1.1.1 选题背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究方法及框架
    1.4 小结
2 基本理论及经典算法
    2.1 基本理论
        2.1.1 图论基础知识
        2.1.2 不确定理论基础知识
        2.1.3 模糊理论基础知识
    2.2 经典算法
        2.2.1 常用精确算法
        2.2.2 三种智能算法
    2.3 小结
3 不确定环境下的网络信号传输问题
    3.1 问题描述
    3.2 模型建立及分析
        3.2.1 传输时间期望—方差最短路模型
        3.2.2 模糊最短路关键边模型
    3.3 改进蚁群算法
        3.3.1 蚁群算法特征
        3.3.2 改进蚁群算法步骤
        3.3.3 改进蚁群算法流程图
        3.3.4 模糊最短路关键边算法
        3.3.5 数值测试
    3.4 网络案例分析
    3.5 小结
4 不确定环境下的带时间窗动态车辆路径问题
    4.1 问题描述
    4.2 模型建立
    4.3 混合智能算法
        4.3.1 基本思想
        4.3.2 混合智能算法步骤
        4.3.3 混合智能算法流程图
    4.4 数值算例
        4.4.1 实验结果
        4.4.2 实验结果分析
    4.5 小结
5 不确定环境下具有时间依赖型带软时间窗车辆路径问题
    5.1 问题描述
    5.2 模型建立
    5.3 混合智能算法
        5.3.1 粒子群算法特征
        5.3.2 改进粒子群算法步骤
        5.3.3 改进粒子群算法流程图
        5.3.4 混合智能算法步骤
        5.3.5 数值测试
    5.4 案例分析
        5.4.1 实际案例
        5.4.2 国际标准测试集
    5.5 小结
6 总结与研究展望
    6.1 研究工作总结
    6.2 本文的创新与不足
    6.3 展望
致谢
参考文献
附录



本文编号：4044008