模糊信息條件下車輛路徑問題研究.pdf

1、本文較深入地研究了模糊性信息條件下的一系列車輛路徑問題.論文的主要研究內容如下:第1章在對大量相關文獻進行總結提煉的基礎上,分別回顧了國內、外對車輛路徑問題的研究成果,并指出了目前車輛路徑問題研究中存在的不足和潛在的研究領域.第2章,研究了模糊需求信息條件下的VRP(VRPFD).通過引入決策者主觀偏好的概念,建立了VRPFD的模糊機會約束規(guī)劃模型,結合傳統(tǒng)VRP的啟發(fā)式、亞啟發(fā)式算法,分別給出了VRPFD的兩種計算方法.同時,由于決策

2、者主觀偏好值的選取對最終決策結果有巨大影響,通過隨機試驗方法研究了決策者主觀偏好值對最終決策目標的影響,給出了決策者主觀偏好值選取的合理范圍.第3章,在對具有模糊旅行時間的VRP進行描述的基礎上,通過對傳統(tǒng)VRP的C-W節(jié)約算法進行修正和引入模糊數(shù)學中模糊推理的概念,提出求解VRPFT的兩種啟發(fā)式算法——修正的C-W節(jié)約算法和基于模糊邏輯的混合遺傳算法.第4章,具有模糊預約時間的VRP研究.對傳統(tǒng)帶有時間窗的VRP進行拓展,運用模糊預約

3、時間的概念代替?zhèn)鹘y(tǒng)的時間窗概念,研究了具有模糊預約時間的多對多貨物收發(fā)情況下的車輛路徑問題,并提出解決該問題的一種混合遺傳算法.第5章,研究了模糊需求信息條件下的單車場單車輛動態(tài)VRP,通過對前面VRPFD研究的進一步擴展,研究了在車輛運行過程中信息會實時變化的動態(tài)VRPFD(DVRPFD),提出了決策者主觀偏好值P<'*>給定條件下求解該問題的一種基于模糊可能性的動態(tài)啟發(fā)式算法.并同樣運用隨機模擬方法研究了決策者主觀偏好值的選取對最終