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1、分類號:密級:UDC:學(xué)號:415415012242南昌大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文基于統(tǒng)計分區(qū)和智能優(yōu)化算法的車輛調(diào)度問題研究TheResearchonVehicleSchedulingProblemBasedonIntelligentOptimizationAlgithmStatisticalPartition徐鵬培養(yǎng)單位(院、系):經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院指導(dǎo)教師姓名、職稱:張瑞副教授申請學(xué)位的學(xué)科門類:工程碩士學(xué)科專業(yè)名稱:工業(yè)工程論文答辯日期
2、:2014年5月18日答辯委員會主席:評閱人:年月日摘要摘要車輛調(diào)度問題一直是研究的熱點問題,也是典型的NP難題。隨著各種智能優(yōu)化算法,例如模擬退火算法、蟻群算法、遺傳算法等不斷改進(jìn)和應(yīng)用,為車輛調(diào)度問題的求解提供了更為廣闊的手段。無論如何,傳統(tǒng)的車輛調(diào)度問題研究一直在追求更精確的優(yōu)化解,并不斷提升問題求解的速度及效率。而近年來,車輛調(diào)度問題的研究更是朝著貼近現(xiàn)實實際的方向發(fā)展,而不再是僅僅局限于車輛調(diào)度理論研究。為此,在車輛調(diào)度問題中
3、,研究者不斷增加限制條件。這些限制條件包括時間窗、單位距離成本函數(shù)、車輛的空載率,甚至將司機(jī)的合理工作時間加以考慮。這樣的研究確實為現(xiàn)實問題的解決提供了更為具體的理論支撐,于此同時,也使得問題規(guī)模成幾何級數(shù)增加。加之電子商務(wù)、移動互聯(lián)的快速興起,物流業(yè)的規(guī)模也成幾何級數(shù)增加。這些,都極大的拓展了車輛調(diào)度問題的廣度和深度。為了降低車輛調(diào)度問題的規(guī)模性,統(tǒng)計分區(qū)的研究方法很少有文章涉及。而通過研究發(fā)現(xiàn),其實車輛調(diào)度問題在不同的區(qū)域之間具有弱
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