多目标带时间窗的车辆路径问题研究

论文摘要

一个国家的物流企业现代化程度的高低反映出这个国家的生产力的水平,随着电子商务的出现,传统的商业模式发生了巨大改变,物流也面临着巨大的挑战。作为电子商务的一个有机组成部分,物流已经成为如今经济发展的重要保证。随着物流产业的全球化发展,配送在物流系统中所起到的作用越来越大。配送路线的合理与否将直接对配送速度、成本和效益产生巨大影响。选取合理的配送线路能够有效降低配送成本,从而增加企业效益。由于配送环节是直接面对客户的,好的配送路线能够对客户的需求快速响应,提高服务质量、增加客户满意度。本文是基于此背景下对物流配送路径的优化问题展开研究,主要对带有时间窗的车辆路径问题进行了研究,主要内容如下：首先,在阅读大量文献的基础上阐述了基本的车辆路径问题,对车辆路径问题的构成要素、优化目标和基本车辆路径问题的数学模型进行了介绍。其次,对有时间窗的车辆路径问题进行了描述,介绍了有时间窗的车辆路径问题的组成及数学模型,并列举了几种求解有时间窗的车辆路径问题的精确算法和启发式算法,并讲述了选择遗传算法对有时间窗的车辆路径问题进行求解的具体步骤。最后,针对多目标有时间窗的车辆路径问题进行了建模,并将多目标函数通过数学变换转化为适合遗传算法求解的单目标函数,应用c语言对算例进行了模拟仿真。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外研究现状及存在的问题
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.2.3 存在的问题
• 1.3 研究内容、目的和意义
• 1.4 章节安排
• 第2章 基本的车辆路径问题及其原理
• 2.1 车辆路径问题基本原理
• 2.1.1 车辆路径问题的原始研究
• 2.1.2 车辆路径问题构成要素
• 2.1.3 车辆路径问题的优化目标
• 2.1.4 基本车辆路径问题的模型
• 2.1.5 车辆路径问题的分类
• 2.2 车辆路径问题算法回顾
• 2.2.1 精确算法
• 2.2.2 求解VRPTW问题的启发式算法
• 2.3 本章小结
• 第3章 多目标VRPTW模型建立
• 3.1 有时间窗的车辆路径问题的分类及基本模型
• 3.1.1 时间窗的分类
• 3.1.2 VRPTW的基本模型
• 3.2 多目标VRPTW问题模型建立
• 3.2.1 多目标VRPTW模型
• 3.2.2 多目标VRPTW模型的处理
• 3.3 本章小结
• 第4章 多目标VRPTW模型的遗传算法设计
• 4.1 遗传算法简介
• 4.1.1 遗传算法生物学基础
• 4.1.2 遗传算法的特点
• 4.1.3 遗传算法的工作机理
• 4.2 有时间窗的车辆路径问题的遗传算法操作
• 4.3 本章小结
• 第5章 算例分析
• 5.1 算例1
• 5.2 算例2
• 5.3 本章小结
• 第6章 展望与总结
• 6.1 研究结论
• 6.2 术来的研究展望
• 参考文献
• 致谢