時變關聯(lián)物流運輸調(diào)度問題的蜂群算法研究.pdf

1、物流運輸調(diào)度問題（Vehicle Routing and Scheduling Problem，VRP）在運輸企業(yè)的運作理論研究中占有十分重要的地位。時變關聯(lián)物流運輸調(diào)度問題(Time-varyingIncident Vehicle Routing and Scheduling Problem，TIVRP)作為VRP的一個擴展問題，是在實際生產(chǎn)運作管理中產(chǎn)生的。因此，研究TIVRP對于解決實際問題具有重要的理論和現(xiàn)實意義。本文針對TIV

2、RP問題的不同類型做了深入地研究和分析，給出了相應的算法研究，并用實例驗證算法的可行性以及有效性。本文所做的主要工作如下:
　　首先，針對客戶的時變性和關聯(lián)性以及車輛速度的時變性，提出了時變客戶關聯(lián)車輛路徑優(yōu)化問題。針對該問題的特點，提出時間軸和關鍵點的概念，設計單位行駛費用的離散時變函數(shù)，定義關聯(lián)系數(shù)。設計兩個階段的帶禁忌表的蜂群算法進行求解。給出一個計算實例，結(jié)果表明兩階段算法能夠得到時變客戶關聯(lián)車輛路徑優(yōu)化問題問題較高質(zhì)量的

3、解。
　　其次，針對帶時間窗的時變關聯(lián)車輛路徑優(yōu)化問題問題，給出了問題描述和數(shù)學模型，設計了兩個階段的算法來解決該問題，得到問題的最終調(diào)度方案。給出一個計算實例，通過仿真實驗驗證算法的有效性。
　　第三，針對客戶需求的時變性和關聯(lián)性以及車輛速度的時變性，提出了時變需求關聯(lián)車輛路徑優(yōu)化問題。根據(jù)客戶需求量的時變性的特點，提出單回路策略。加入需求關聯(lián)的約束條件，分兩個階段來解決該問題。給出了基于蜂群算法的解決步驟，通過仿真實驗驗