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基于遗传算法的多车场车辆路径问题研究

作者：邓欣 Publish: 2007-10-25 Hits:-

【中文题名】

基于遗传算法的多车场车辆路径问题研究

【英文题名】

Research of the Multi-depot Vehicle Routing Problem Based on the Genetical 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】

2007-10-25

【中关键词】

多车场,车辆路径问题,遗传算法,,,

【英关键词】

Multi-depot,Vehicle Routing Problem,Genetic Algorithm,

【分类导航】

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【论文摘要】

物流配送所获取的利润在现代物流企业利润中所占比例非常大,而车辆路径问题又是物流配送中的核心问题。因此对车辆路径问题(VRP)的研究具有非常重要的意义。在实际生活中,大型的物流企业并不只拥有一个配送中心(车场),而是拥有多个配送中心,这便引出了多车场车辆路径问题(MDVRP)。MDVRP属于NP难问题,求得最优解相当困难,因此该文便采用遗传算法对其进行求解。遗传算法是利用了生物进化的特点,利用染色体在进化过程中的交叉、变异过程,对问题的解空间进行全局搜索,从而寻求较优解。在对多车场车辆路径问题的研究中,设计了两种遗传算法,来适应不同的需求。对小规模,或者求解效果要求不高的数据集,采用单亲遗传算法;而对规模较大,要求求解效果较好,时间要求不高的数据集,采用基于虚拟车场的遗传算法。该文对MDVRP进行了研究,其主要贡献有以下几个方面: ①对MDVRP的数学模型以及研究方法进行了探讨,构造出了数学模型,并对不同的研究方法进行了归纳总结,并提出了自己的研究方法。 ②在对于小规模数据时,采用把多车场问题转化成多个单车场问题并行解决的方法,使用单亲遗传算法的思想,构造出相应的遗传算子对多...

【论文题纲】

摘要	3-5
ABSTRACT	5-9
1 引言	9-13
1.1 研究背景及意义	9-10
1.2 研究现状	10-12
1.3 论文所做工作及论文结构	12-13
2 多车场车辆路径问题的研究内容及数学模型	13-17
2.1 多车场车辆路径问题的研究内容	13-14
2.2 多车场车辆路径问题的数学模型	14-17
3 面向小规模多车场车辆路径问题的单亲遗传算法	17-30
3.1 算法设计新思想	17-18
3.2 单亲遗传算法简介	18-19
3.3 单亲遗传算法主要过程简述	19-20
3.4 单亲遗传算法主要算子设计	20-25
3.4.1 染色体编码及其数据结构	20-21
3.4.2 染色体的初始化	21
3.4.3 染色体解码	21-24
3.4.4 染色体适应值计算	24-25
3.5 单亲遗传算法求解过程设计	25-30
3.5.1 自然选择	25-26
3.5.2 染色体重组操作	26-28
3.5.3 变异操作	28
3.5.4 局部调整	28-30
4 面向较大规模多车场车辆路径问题的虚拟车场遗传算法	30-38
4.1 多车场车辆路径问题的改进转换方法	30-31
4.2 遗传算法简介	31-32
4.3 算法过程描述	32
4.4 基于虚拟车场的遗传算法主要算子设计	32-36
4.4.1 染色体编码及其数据结构	33
4.4.2 染色体的初始化	33-34
4.4.3 染色体解码	34-36
4.4.4 染色体适应值计算	36
4.5 基于虚拟车场的遗传算法求解过程设计	36-38
4.5.1 自然选择	36
4.5.2 染色体交叉操作	36-37
4.5.3 染色体变异操作	37-38
5 多车场车辆路径问题算法有效性验证	38-54
5.1 多车场车辆路径问题模拟系统	38-42
5.1.1 开发必要性和意义	38
5.1.2 系统主要功能	38
5.1.3 系统特点	38-39
5.1.4 软件开发环境	39
5.1.5 系统功能模块介绍	39-40
5.1.6 模块实现	40-42
5.2 多车场车辆路径问题实验及其分析	42-49
5.2.1 基于单亲遗传算法的小规模数据集实验	42-46
5.2.2 基于虚拟车场的遗传算法的较大规模数据集实验	46-49
5.3 单亲遗传算法与基于虚拟车场的遗传算法的对比测试	49-54
6 总结与展望	54-56
6.1 本文研究工作总结	54-55
6.2 展望	55-56
致谢	56-57
参考文献	57-60
附录	60-69

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.389054



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