車輛路徑問題的仿真優(yōu)化方法研究.pdf

1、車輛路徑問題(VRP)是物流管理研究中的一項重要內(nèi)容。如何有效地調(diào)度車輛，合理地安排行車路徑和出行時間，以最低成本將貨物準時送達客戶，實現(xiàn)物流配送系統(tǒng)高效低成本的運作，是多年來困擾學術界和產(chǎn)業(yè)界的難題。目前車輛路徑問題的求解多集中在算法的研究上，這種研究方法通常將VRP問題看作是一個理論性很強的靜態(tài)問題，事實上，實際的物流配送系統(tǒng)往往具有相當?shù)碾S機性和復雜性，因此單純依靠算法的研究已經(jīng)很難滿足VRP問題的復雜性需求。
　　鑒于此，

2、本文在現(xiàn)有車輛路徑問題研究的基礎上，從仿真優(yōu)化的角度對車輛路徑問題進行了研究，主要研究內(nèi)容和成果如下：
　　(1)構建了車輛路徑問題的仿真優(yōu)化模型。針對車輛路徑問題的復雜性，利用離散事件仿真方法對物流配送過程進行建模，并采用面向對象的技術實現(xiàn)。為了求解VRP問題，將仿真技術與優(yōu)化算法(本文選擇遺傳算法作為優(yōu)化算法)有機融合，建立了仿真優(yōu)化模型，并此模型上增加了智能決策模塊，解決VRP隨機問題、處理約束條件、輔助優(yōu)化算法尋優(yōu)。

3、>　　(2)優(yōu)化算法的改進研究。鑒于仿真計算代價過高會影響優(yōu)化速度，對傳統(tǒng)的遺傳算法進行了改進，提出了新的自適應遺傳算法，即算法的運行參數(shù)--交叉率和變異率不是固定的數(shù)值，而是能夠根據(jù)適應度值在進化的不同階段進行自適應調(diào)節(jié)。此外，針對VRP問題本身的特點，改進了變異方法，并在標準遺傳算法流程的基礎上，增加了局部優(yōu)化的過程。實驗結果表明，對遺傳算法所做的這些改進明顯提高了VRP問題的求解質(zhì)量和求解速度。
　　(3)研究了硬時間窗車輛

4、路徑問題(VRPHTW)的仿真優(yōu)化解決方法。鑒于客戶對車輛到達時間的嚴格限制，設計了仿真優(yōu)化框架中的智能決策模塊，即運用人工智能的方法解決傳統(tǒng)的VRPHTW問題。為更貼近實際配送的需要，對傳統(tǒng)的VRPHTW問題進行了擴展，提出了配送過程無等待硬時間窗VRP問題的定義并設計了解決方案。在求解兩類硬時間窗 VRP問題時，遺傳算法會產(chǎn)生大量不符合客戶時間窗要求的基因個體，影響優(yōu)化效率，針對這個問題，本文從仿真策略和優(yōu)化方法兩個方面進行了改進。

5、通過對Solomon基準測試集的實例進行實驗計算，驗證了改進方法的有效性和可行性。
　　(4)研究了動態(tài)車輛路徑問題。利用仿真優(yōu)化在處理動態(tài)復雜系統(tǒng)方面的優(yōu)勢，提出了一系列解決動態(tài)車輛路徑問題的策略準則和方法，建立了動態(tài)仿真優(yōu)化模型，并利用仿真實例驗證了方法的有效性。
　　(5)設計并實現(xiàn)了車輛路徑問題仿真優(yōu)化軟件系統(tǒng)。采用面向對象的語言VC++6.0實現(xiàn)了本文提出的標準車輛路徑問題及其擴展問題的基本思想。此研究成果不但對車