基于案例推理的不確定信息車輛路徑問題研究.pdf

1、近年來，隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展，物流企業(yè)的重要性越來越突出。目前我國的物流運輸費用占總費用的50％以上，對能有效改善運輸成本的車輛路徑問題(VRP)的研究顯得尤為重要。在物流配送過程中普遍存在諸如突發(fā)車輛故障、道路堵塞、客戶需求變化等不確定事件，使得原配送路線不經(jīng)濟(jì)或不可行。如何快速實時地調(diào)整原配送方案，使得突發(fā)情況下，配送方案仍舊達(dá)到最優(yōu)，是現(xiàn)階段VRP研究面臨的重要問題。
　　 為了解決以上問題，本文將人工智能和知識工程領(lǐng)域

2、的理論引入不確定信息VRP問題的求解，按照“VRP問題的知識表示→構(gòu)建案例庫→案例檢索→案例知識重用”這一思路，從基于案例推理的知識重用角度解決突發(fā)狀況下的VRP問題，以提高VRP問題求解系統(tǒng)的智能化和實時性。
　　 本文首先在對VRP問題和知識表示進(jìn)行理論梳理的基礎(chǔ)上，提出了一種VRP問題的樹狀知識表示法。設(shè)計了VRP問題知識表示支持系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)，通過編輯啟發(fā)式輸入窗口，輔助非物流專業(yè)人員進(jìn)行物流信息的輸入。采用prolog

3、語言對VRP問題的知識描述樹進(jìn)行表述，生成了VRP問題的知識化信息模型，為后續(xù)VRP問題建模求解時調(diào)用。
　　 構(gòu)建了基于VRP問題樹狀知識表示結(jié)構(gòu)的案例庫。提出了一種基于案例屬性重用度的權(quán)重確定方法(ReusabilityofAttributes，簡稱RA法)，實現(xiàn)了突發(fā)情況下，案例屬性權(quán)重的實時計算和動態(tài)更新。在此基礎(chǔ)上，提出了一種多層加權(quán)的相似度計算方法(MultilayerWeightedk-NearestNeighbo

4、r，簡稱MWK法)，考慮了VRP問題屬性之間的多層隸屬關(guān)系，改進(jìn)了傳統(tǒng)算法中不考慮屬性之間相關(guān)性的缺陷。用MATLAB編程實現(xiàn)了這兩個算法。
　　 最后以某大型連鎖超市為應(yīng)用背景，運用VRP問題樹狀知識表示方法、RA法和MWK法，對該超市配送過程中產(chǎn)生的突發(fā)問題進(jìn)行了分析和計算。實驗結(jié)果表明，將本文提出的方法綜合應(yīng)用，在計算效率、結(jié)果的查全率和分辨率上均有改善。
　　 本文的研究是人工智能、知識工程以及運籌組合優(yōu)化學(xué)科的