| 【中文题名】 | 基于并行遗传算法的物流车辆调度系统的运用与研究 |
| 【英文题名】 | Application and Research of Logistics Vehicles Dispatching System Based on Parallel Genetic Algorithm |
| 【学科专业】 | 计算机软件与理论 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-10-10 |
| 【中关键词】 | 遗传算法,并行遗传算法,远程过程处理,车辆调度研究,智能配送系统, |
| 【英关键词】 | Generic Algorithm,Parallel Genetic Algorithm,Remote Procedure Call,Vehicle Schedule,Intelligent Vehicles Dispatching System, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>专用应用软件> |
| 【论文摘要】 |
随着社会主义市场经济的发展,作为“第三利润源泉”的物流对经济活动的影响日益明显,越来越引起了人们的重视,成为当前“最重要的竞争领域”,未来的市场竞争,物流将起着举足轻重的作用。
物流车辆优化调度,是物流配送中的关键环节。对货运车辆进行优化调度,可以提高物流经济效益,实现物流科学化。对物流车辆调度理论与方法进行研究,是开发智能配送系统的基础。
遗传算法是一种基于生物进化机制的全局性概率搜索算法,适合于求解大规模的优化问题。经过三十多年的开发研究和运用实践,遗传算法已显示出了解决复杂系统优化问题的良好能力,特别是对一些NP问题的求解,更表现出了优异的性能。本文在对国内外物流配送车辆调度现状及其实现技术对比的基础上,结合VRP(Vehicle Routing Problem)问题模型,利用遗传算法在全局搜索方面的优势把遗传算法引入到解决物流车辆调度问题中用来解决车辆路径问题,取得了良好的效果。为了克服基本遗传算法易“早熟”的缺点和提高最优解的质量和缩短搜索时间,本文又引入了遗传算法并行化思想。并在此理论研究的基础之上,结合面向对象的系统分析和设计方法,设计并开发出了基于并行遗传算法的智能配... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
4-5 |
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ABSTRACT |
5-8 |
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第1章 序言 |
8-12 |
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1.1 研究车辆调度问题的背景及意义 |
8-9 |
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1.2 国内外研究现状概述 |
9 |
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1.3 为什么要采用并行遗传算法技术 |
9-10 |
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1.4 本文所要解决的问题及内容安排 |
10-11 |
|
1.5 本文的现实意义 |
11-12 |
|
第2章 并行计算基础 |
12-21 |
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2.1.N ET 远程处理技术概述 |
12-17 |
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2.1.1 生成基本的.NET 远程处理运用程序 |
13-15 |
|
2.1.2.N ET 远程处理结构 |
15-16 |
|
2.1.3 信道 |
16 |
|
2.1.4 信道规则 |
16-17 |
|
2.1.5 配置 |
17 |
|
2.2.N ET 线程处理概述 |
17-21 |
|
2.2.1 托管线程处理基本知识 |
17-18 |
|
2.2.2 前台和后台线程 |
18-19 |
|
2.2.3 Microsoft Windows 中的托管和非托管线程处理 |
19 |
|
2.2.4 创建线程 |
19 |
|
2.2.5 暂停和继续线程 |
19-20 |
|
2.2.6 线程销毁 |
20-21 |
|
第3章 遗传算法基础 |
21-31 |
|
3.1 遗传算法的基本原理 |
21-28 |
|
3.1.1 生物进化理论和遗传学的基本知识 |
21-22 |
|
3.1.2 基本遗传算法描述 |
22-28 |
|
3.2 并行遗传算法 |
28-31 |
|
3.2.1 遗传算法的并行型分析 |
28-29 |
|
3.2.2 并行遗传算法的实现方法分类 |
29 |
|
3.2.3 分解型并行方法的基本思想 |
29-30 |
|
3.2.4 子群体信息交换模式 |
30-31 |
|
第4章 基于并行遗传算法的车辆调度问题研究 |
31-39 |
|
4.1 车辆调度模型分析与目标函数的设计 |
31-34 |
|
4.2 车辆调度问题中基本遗传算法的设计 |
34-37 |
|
4.2.1 编码操作 |
34 |
|
4.2.2 定义适应度计算函数 |
34-35 |
|
4.2.3 生成初始染色体种群 |
35 |
|
4.2.4 种群的选择和复制 |
35-36 |
|
4.2.5 交叉操作 |
36-37 |
|
4.2.6 变异操作 |
37 |
|
4.2.7 结束条件 |
37 |
|
4.3 车辆调度问题中基本遗传算法并行化的设计 |
37-39 |
|
第5章 基于并行遗传算法的车辆调度系统的实现 |
39-53 |
|
5.1 系统分析 |
39-43 |
|
5.1.1 对象层定义 |
39-40 |
|
5.1.2 结构层定义 |
40-41 |
|
5.1.3 主题层定义 |
41 |
|
5.1.4 属性层定义 |
41-43 |
|
5.1.5 用例视图 |
43 |
|
5.2 系统设计 |
43-47 |
|
5.2.1 问题空间设计 |
43-45 |
|
5.2.2 数据库管理设计 |
45-46 |
|
5.2.3 任务管理设计 |
46 |
|
5.2.4 人机交互设计 |
46-47 |
|
5.3 系统实现 |
47 |
|
5.4 实验结果 |
47-53 |
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第6章 结束语 |
53-54 |
|
6.1 系统性能分析 |
53 |
|
6.2 系统局限性 |
53 |
|
6.3 结论及展望 |
53-54 |
|
参考文献 |
54-56 |
|
后记 |
56-57 |
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在读期间科研成果简介 |
57 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388981 |
