模糊信息條件下的車輛調(diào)度模型與算法研究.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展和企業(yè)管理水平的提高，物流在宏觀和微觀層面都越來越受到重視。物流是指為完成商品從生產(chǎn)地到消費地的流動而進行的各種經(jīng)濟活動，其中以運輸和倉儲為主要職能形式。實際上，交通運輸一直是國民經(jīng)濟的支柱行業(yè)。運輸又有兩種形式：干線運輸和支線運輸，兩者之中，支線運輸?shù)膯挝怀杀具h高于干線運輸。隨著近來配送運輸作為一種新型運輸組織方式的興起，如何組織和規(guī)劃支線運輸就顯得越來越重要，這就要牽扯到車輛優(yōu)化調(diào)度問題。 車輛優(yōu)化調(diào)度問題

2、(VRP)問題最早由Dantizig和Ramser與1959年提出，此后該問題吸引了無數(shù)科學家、工程師和管理學家的興趣，各種算法紛紛被提出。按照所獲信息確定與否，VRP問題一般被分成兩類：確定型VRP問題和不確定型VRP問題。對前者的研究經(jīng)歷了較長時間，求解算法已比較成熟。但對后者，尤其是對其中模糊信息下的車輛調(diào)度問題(VRPFD)的研究開展較晚，各種算法也亟待完善。 本文以物流車輛調(diào)度問題為研究對象，以確定型車輛調(diào)度問題研究成

3、果為基礎，運用模糊數(shù)學的理論，揭示模糊因素影響下車輛調(diào)度模型的機理，并對各類模型的算法展開研究，從而為提高商用車輛運營效率提供一種實用的途徑。 第一章回顧了以往對VRPFD問題研究的成果，對其進行了整理、總結，介紹了該問題的研究現(xiàn)狀。 第二章從物流配送著手，分析了物流配送中的模糊信息。選取了一些指標對這些信息進行描述，并運用模糊數(shù)學的理論進行聚類分析。 第三章則是在上一章的基礎上繼續(xù)分析模糊車輛調(diào)度問題，并建立了