多階段綠色車(chē)輛路徑問(wèn)題的算法設(shè)計(jì)與優(yōu)化.pdf

1、面對(duì)規(guī)模龐大的在線交易系統(tǒng)以及巨大的競(jìng)爭(zhēng)壓力，物流公司需要不斷提升自身的服務(wù)質(zhì)量以及降低成本。車(chē)輛路徑問(wèn)題為物流公司規(guī)劃合理的配送路線，對(duì)降低物流公司的運(yùn)輸成本和提高其服務(wù)質(zhì)量都具有很重要的意義。本文重點(diǎn)研究了多階段車(chē)輛路徑問(wèn)題和綠色車(chē)輛路徑問(wèn)題。
　　針對(duì)多階段車(chē)輛路徑問(wèn)題，本文設(shè)計(jì)一種混合式的啟發(fā)式算法，能夠?qū)Τ^(guò)兩階段的大規(guī)模車(chē)輛路徑問(wèn)題進(jìn)行求解。為了提高搜索解的質(zhì)量，本文提出一種負(fù)載平衡策略，使得解的搜索過(guò)程可以快速?gòu)呢?fù)載

2、不平衡狀態(tài)變遷到平衡狀態(tài)。該算法把多階段車(chē)輛路徑問(wèn)題分解成不同的子問(wèn)題,利用最后一個(gè)階段的獨(dú)立性，并結(jié)合并行優(yōu)化的思想，本文設(shè)計(jì)混合策略模擬退火算法來(lái)解決最后階段的車(chē)輛路徑問(wèn)題，并采用線性規(guī)劃對(duì)中間階段進(jìn)行精確求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在66組基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上，目標(biāo)值與最優(yōu)解平均偏差2.4％，其中56.06%的數(shù)據(jù)集能求出最優(yōu)解；與現(xiàn)有的精確算法相比，與其最終解平均偏差2.8%；相比現(xiàn)有的精確算法，該算法能夠處理更大規(guī)模的問(wèn)題以及任意階段數(shù)量的車(chē)

3、輛路徑問(wèn)題。
　　在以能耗為優(yōu)化目標(biāo)的綠色車(chē)輛路徑問(wèn)題中，本文提出并行混合策略模擬退火算法。本文從實(shí)際的角度出發(fā)，選擇了車(chē)輛負(fù)載和行駛距離作為影響車(chē)輛能耗速率的關(guān)鍵因素，并建立能耗速率與車(chē)輛負(fù)載以及車(chē)輛行駛的距離之間關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，建立綠色車(chē)輛路徑問(wèn)題的模型。利用在多階段車(chē)輛路徑的研究成果，負(fù)載平衡策略被有效的運(yùn)用到解決綠色車(chē)輛路徑問(wèn)題的算法設(shè)計(jì)中。在同樣迭代次數(shù)的條件下，并行計(jì)算有效的擴(kuò)大解的搜索范圍。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比優(yōu)化前