物流節(jié)點配送路徑安排問題優(yōu)化求解及算法設計.pdf

1、隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，物流行業(yè)的重要性逐漸顯現(xiàn)出來。配送是物流活動中直接與消費者相連的環(huán)節(jié)，如何安排配送路線問題已經(jīng)成為降低成本、增加效益的重要研究課題。
　　 本文首先研究了帶硬時間窗的車輛調度問題(VRPHTW)和帶軟時間窗的車輛調度問題(VRPSTW)，并給出了這兩種問題的目標函數(shù)表達式，同時指出VRPSTW更能貼近運輸?shù)膶嶋H情況并且比VRPHTW更為通用。因此，本文著重對VRPSTW的車輛調度模型進行了分析和改進，使建立的

2、新模型能夠更好的應用于現(xiàn)實問題當中。
　　 物流配送屬于組合優(yōu)化中的NP問題，用智能進化算法解決此類問題可以收到一定的效果。但是，這些進化算法都存在著自身的缺點，正是這些缺點的存在在一定程度上限制了這些算法的應用。本文在充分研究了禁忌搜索算法(TS)、遺傳算法(GA)、免疫算法(IA)等的基礎上提出了用于解決車輛調度問題的兩種新型混合算法。
　　 算法一，利用Hopfield網(wǎng)絡收斂速度快的特性可以對有小規(guī)模物流節(jié)點的問

3、題進行有效求解，但由于此網(wǎng)絡不能收斂到問題的全局最優(yōu)解，特引入TS和IA，由二種算法可以離開當前的局部最優(yōu)解，能夠得到全局最優(yōu)解的特點來構成混合算法；算法二，利用GA擅長全局搜索的特點進行路徑求解，但為了解決GA搜索速度慢的問題，引入并行計算的思想。同時為了抑制GA的早熟，引入分階段性進化的思想，并分別對選擇、交叉等遺傳操作進行修改來增加種群多樣性的改進。
　　 本文提出的算法最后通過試驗數(shù)據(jù)的分析得到了證實，運行結果表明能夠降