基于統(tǒng)計(jì)分區(qū)和智能優(yōu)化算法的車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題研究.pdf

1、分類號(hào)：密級(jí)：UDC：學(xué)號(hào)：415415012242南昌大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文基于統(tǒng)計(jì)分區(qū)和智能優(yōu)化算法的車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題研究TheResearchonVehicleSchedulingProblemBasedonIntelligentOptimizationAlgithmStatisticalPartition徐鵬培養(yǎng)單位（院、系）：經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院指導(dǎo)教師姓名、職稱：張瑞副教授申請(qǐng)學(xué)位的學(xué)科門(mén)類：工程碩士學(xué)科專業(yè)名稱：工業(yè)工程論文答辯日期

2、：2014年5月18日答辯委員會(huì)主席：評(píng)閱人：年月日摘要摘要車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題一直是研究的熱點(diǎn)問(wèn)題，也是典型的NP難題。隨著各種智能優(yōu)化算法，例如模擬退火算法、蟻群算法、遺傳算法等不斷改進(jìn)和應(yīng)用，為車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題的求解提供了更為廣闊的手段。無(wú)論如何，傳統(tǒng)的車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題研究一直在追求更精確的優(yōu)化解，并不斷提升問(wèn)題求解的速度及效率。而近年來(lái)，車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題的研究更是朝著貼近現(xiàn)實(shí)實(shí)際的方向發(fā)展，而不再是僅僅局限于車(chē)輛調(diào)度理論研究。為此，在車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題中

3、，研究者不斷增加限制條件。這些限制條件包括時(shí)間窗、單位距離成本函數(shù)、車(chē)輛的空載率，甚至將司機(jī)的合理工作時(shí)間加以考慮。這樣的研究確實(shí)為現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的解決提供了更為具體的理論支撐，于此同時(shí)，也使得問(wèn)題規(guī)模成幾何級(jí)數(shù)增加。加之電子商務(wù)、移動(dòng)互聯(lián)的快速興起，物流業(yè)的規(guī)模也成幾何級(jí)數(shù)增加。這些，都極大的拓展了車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題的廣度和深度。為了降低車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題的規(guī)模性，統(tǒng)計(jì)分區(qū)的研究方法很少有文章涉及。而通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，其實(shí)車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題在不同的區(qū)域之間具有弱