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文檔簡介
1、已有同時集散貨物車輛路徑問題中一般假設客戶間的需求是相互獨立的,車輛從配送中心出發(fā),送貨至各客戶點并從客戶處集貨后返回配送中心;而在客戶取送貨需求存在成對關(guān)系的集散貨物車輛路徑問題中,客戶只有取貨或者只有送貨的需求。但是在大型制造企業(yè)的生產(chǎn)園區(qū)內(nèi),各工廠不同庫位之間原材料、半成品運輸通常存在成對的取送貨關(guān)系,并且各個庫位既需要收取來自其他庫位或者倉庫的貨物,又需要向其他庫位提供半成品。本文針對此,提出了一種帶容量和最大工作時間約束的集散
2、貨物車輛路徑問題(Capacitated Pickup and Delivery Problem with MaxDuration,CPDPMD)。在該問題中,各個客戶可以同時有取貨和送貨的需求,而且取貨點和送貨點之間有成對關(guān)系,目標在于在滿足車輛載重約束和最大工作時間約束的情況下選擇運輸成本最小的路徑。該問題可應用于大型制造企業(yè)生產(chǎn)園區(qū)內(nèi)原材料、半成品運輸。
本文為CPDPMD問題建立了以行駛里程最小為目標函數(shù)的數(shù)學模型,設
3、計了改進的分散搜索算法。并對該算法從編碼、多樣性產(chǎn)生方法、參考集生成及更新方法、局域改進方法、子集產(chǎn)生方法和解組合方法六個方面進行設計和改進。首先基于貪婪插入算法設計多樣性產(chǎn)生方法;其次基于局部搜索的思想對多樣性解改進得到質(zhì)量更高的解而后建立初始參考集,通過子集產(chǎn)生方法產(chǎn)生子集,有二元組、三元組、四元組和最好r個解;然后采用基于弧組合和掃描算法的解組合方法產(chǎn)生新解并更新參考集直至搜索結(jié)束最終得到優(yōu)化結(jié)果。
為了驗證本文算法的有
4、效性,首先通過修改帶時間窗的VRPPD(Vehicle RoutingProblems with Pickups and Deliveries)問題數(shù)據(jù)建立了CPDPMD問題的相關(guān)測試算例,然后進行算法參數(shù)實驗,進而比較了算法改進前后的結(jié)果;為了進一步評估該算法的有效性,將該算法運用于求解CPDPMD問題的特例——單車輛的TSPPD(Traveling Salesman Problem with Pickup and Delivery)
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