基于遗传算法的边防连队运输保障车辆调度问题研究

国防科学技术大学硕士学位论文基于遗传算法的边防连队运输保障车辆调度问题研究姓名：赵崇远申请学位级别：硕士专业：项目管理指导教师：凌云翔20080501基于遗传算法的边防连队运输保障车辆调度问题研究作者：赵崇远学位授予单位：国防科学技术大学相似文献(10条)1.学位论文安立军遗传算法在物流配送车辆优化调度中的研究及应用2007随着市场经济的发展和物流专业化水平的提高，物流配送业得到了迅速发展。在物流配送业务中，配送车辆调度问题涉及面较广，需要考虑的因素较多，对企业提高服务质量、降低物流成本、增加经济效益的影响也较大，是物流系统优化中关键的一环，也是电子商务活动不可缺少的内容，可以说对物流配送车辆优化调度进行系统研究是物流集约化发展、构建综合物流系统、建立现代调度指挥系统、发展智能交通运输系统基础。在现实生产和生活中，邮政投递问题、公共汽车调度问题、电力调度问题、管道铺设问题、计算机网络拓扑设计问题等可以抽象为物流配送车辆调度问题。因此，本文将物流配送车辆调度问题作为研究对象，具有一定的理论和现实意义。物流配送车辆调度问题作为一个有约束的组合优化问题，属于NP难题(NondeterministicPolynomialProblem)。随着问题输入规模的扩大，求解时间呈几何级数上升。本文中讨论用智能算法中的遗传算法来求解车辆调度问题。本文首先分析了物流配送中车辆调度优化问题的概述，以及该问题提出的基础上，对该问题常用的两类VSP进行了描述、数学模型分析以及相应的求解算法的分析：然后在对遗传算法详细介绍的基础上，对配送路径优化问题应用MATLAB7.0实现了对遗传算法效果的仿真和比较分析，验证了遗传算法解决配送路径优化问题的可行性；在接下来的第四章分析了非满载车辆优化调度遗传算法中的旅行商问题、一般车辆优化调度问题以及时间窗车辆优化调度问题分别进行了遗传算法设计，以及实验模拟分析；在第五章分析了考虑到物流配送的日常调度作业工作量很大，运输车辆较多的情况下，单纯采用人工方法在规定时间内连续确定配送车辆整体调度的每日最优方案更是不可能的的情况下，提出建立物流配送车辆优化调度系统，就需对物流配送车辆优化调度算法计算机实现，并在该章节讨论了与之相关的数据处理及算法的实现过程。2.期刊论文郭淑红.杨晓慧遗传算法在物流配送路径优化问题中的应用-硅谷2009,(1)遗传算法是一种基于自然进化原理的全局搜索随机算法.遗传算法在物流管理的运输问题、布局问题、选址问题、配送问题、调度问题等方面应用非常广泛.首先建立物流配送路径优化问题数学模型,在此基础上构造求解物流配送路径优化问题的遗传算法.用此遗传算法进行物流配送路径优化,可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解.3.学位论文亓霞物流配送中车辆路径优化问题的研究2004物流配送车辆路径优化问题,是物流配送优化中关键的一环,也是电子商务活动不可缺少的内容.对车辆路径进行优化,可以提高物流经济效益、实现物流科学化.因此,研究物流配送车辆路径优化问题,不仅具有较大的理论意义,而且还有相当大的使用价值.本论文在综述国内外有关物流配送车辆路径优化问题研究现状的基础上,通过对车辆路径模型的分析,对解决此类问题的智能启发式算法进行了研究.4.期刊论文易荣贵.罗大庸.YIRong-gui.LUODa-yong基于遗传算法的物流配送路径优化问题研究-计算机技术与发展2008,18(6)遗传算法是一种基于自然进化原理的全局搜索随机算法.遗传算法在选址问题、配送问题、调度问题、运输问题、布局问题方面意义重大.在建立物流配送路径优化问题数学模型的基础上,构造了求解该问题的遗传算法.该遗传算法采用常用的二进制编码,在个体选择上结合使用最优个体保留策略和轮盘赌法.最后以这种方法进行了实验计算,通过计算结果表明,用遗传算法进行物流配送路径优化,可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解.5.学位论文吕树红基于遗传算法的物流配送管理系统的研究与实现2005随着现代信息技术的飞速发展，电子商务已成为信息时代互联网经济的重要支撑，这对作为电子商务重要环节之一的物流配送业提出更高的要求。在物流配送领域，如何快速、准确的获得用户信息并及时开展业务，高效、合理的完成配送服务成为决定物流企业市场竞争力重要因素。在我国，电子商务的迅速发展的今天，物流配送并未受到同等的重视，企业与客户通讯仍然依赖陈旧落后的通讯手段，这与便捷的网上交易形成了明显的矛盾，也成为制约电子商务发展的重要瓶颈。物流业面临一场重大的改革，企业应摒弃一切传统落后的管理观念，推陈出新，采纳全新的信息化管理模式，实现信息传递的及时化、企业运营的自动化、配送过程的合理化，而物流管理软件将成为这场改革的指明灯。市场呼唤真正结合了先进的管理思想、成熟的信息技术和优化的配送策略的物流管理软件。本文在对多种企业级系统构建技术进行比较分析后，采用成熟稳定的J2EE多层体系结构，结合优化的路径选择算法，设计并实现了一个完整的基于遗传算法的物流配送管理平台。该系统的目标是实现稳定的、高性能的、灵活可扩展的企业级管理系统，能够在企业内部以及企业与客户之间进行电子化信息交换，完成自动化或半自动化的企业运营管理。本文对构成系统的表示层、业务逻辑层和数据持久层进行了深入的讨论，详细论述了如何优化系统结构、构建具有高性能高可靠性的物流配送管理系统。此外，本文还重点阐述了车辆路径问题的一种改进遗传算法的设计与实现，并将算法成功的融入到系统模块中，实现物流配送路径选择的高效的自动化。本文最后对系统功能进行了测试，在实验的基础上，分析了系统的优势与缺陷，并构造了实际配送模型，证实了算法在搜索性能上的优越性，对系统的发展给出了积极的展望。6.学位论文陈大立遗传算法在货运物流配送中的应用研究2005现代物流业是企业在降低物质消耗、提高劳动生产率之外的第三利润源，物流科学已经成为当代最有影响的新学科之一。随着物流业的迅猛发展，以及电子商务等现代商务手段的广泛应用，对物流配送及管理提出了更高的要求。在这种形势下，货运物流的信息化管理具有重要的意义。货运物流配送中的运输车辆路线安排问题(VRP)是一个典型的NP难问题。为了解决这一类问题，人们提出了启发式算法。现代优化算法是启发式算法的一类，其中的遗传算法是解决VRP问题的有效算法。遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法。它可以应用于科学研究和工程实际的各种搜索过程，能较有效地求解常规优化方法难于解决的组合优化问题和复杂函数优化问题。我们结合郑州公路主枢纽信息中心在公路长途货运物流配送管理方面的需要，在VRP的基础上，设计了具有很强针对性和实用性的货运物流配送数学模型。我们针对这一模型，具体实现了遗传算法的各个步骤。我们采用了自然数编码方式对货物队列进行编码；结合车辆队列，对编码进行解码，产生装车方案和运输路线；在随机产生初始种群之后，对其个体解码产生的方案进行运输成本计算，得到适应度函数，其中引入了独特的返程成本函数；采用轮盘赌法进行选择操作，然后通过单点离散交叉和单点均匀变异产生下一代个体；根据时间标准设定算法的终止条件，最终求得问题的满意解。实现算法之后，我们通过经典实例和应用实例进行了实验。针对算法表现出的搜索广度不足，易于局部收敛的问题，我们重点改进了交叉操作，用区域重组交叉取代单点离散交叉，通过实验数据对比，证明了改进的效果。我们对选择操作进行改进，采用了轮盘赌法和锦标赛法结合的方法，兼取了两种方法的优点。我们还将对算法在公路长途货运物流配送中的应用进行进一步的研究，并努力将其应用到实践之中。7.期刊论文李东龙.李仁旺.李耀辉.张鹏举.LIDong-long.LIRen-wang.LIYao-hui.ZHANGPeng-ju改进的生成树遗传算法及其在物流配送成本优化中的应用-数学的实践与认识2009,39(21)针对物流配送成本优化问题的特点,建立了数学模型,并对基本的生成树遗传算法进行了改进,同时详细阐述了改进的生成树编码的遗传算法在物流配送成本优化问题中的运用等关键技术.最后根据此算法设计了一个物流配送优化系统,解决了一个物流配送成本优化问题,效果良好.此系统对于中小型物流公司设计最优物流策略和降低物流成本有着很大的应用前景.8.学位论文邓猛物流配送中的优化模型与遗传算法2006物流(Logistics)是指物品从供应地向接受地的实体流动过程。根据实际需要，将运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送和信息处理等基本功能实施有机结合。有效的物流运作可以降低商品成本，提高经济效益。本文主要对物流配送中的优化模型进行了研究，并针对模型的特点应用遗传算法进行求解。第一章首先介绍了物流的概念、发展过程、分类等，然后从物流优化的角度介绍了物流的主要功能要素——设施选址、库存管理、运输与配送，最后重点介绍了物流配送中的问题。第二章针对物流配送中最重要的配送车辆安排问题，即车辆路线安排问题进行了讨论。探讨了车辆路线安排问题的分类、各种模型、求解算法、计算复杂性等。第三章讲述了遗传算法的基础，其中包括遗传算法起源、现状、研究成果、特点和应用等，以及遗传算法的基本框架。第四章针对开放的车辆路线安排问题，建立了以车流为基础的数学模型。在模型中利用罚函数法来化简约束条件，并设计了基于自然数编码的遗传算法。最后给出一个算例来说明该模型及算法的应用。第五章讨论了物流配送中遇到的其他问题，包括物流配送中心选址问题，逆向物流的问题等。9.期刊论文王素云.李军基于遗传算法的物流配送车辆优化调度-商场现代化2006,(28)研究使用遗传算法求解物流配送组织过程中车辆调度问题,建立适合于遗传算法的车辆调度模型.设计描述行驶线路的染色体结构、初始群体生成方法、适应度函数、遗传算子和控制参数,构造完整的遗传算法.并给出算例,验证遗传算法有较好的优化性能.10.学位论文王美琼遗传算法在物流配送路径规划问题中的应用2006物流配送路径规划问题通常被看作车辆路径问题VRP（VehicleRoutingProblem），是一类重要的组合优化问题。由于VRP问题是强NP难题，高效的精确算法存在的可能性不大，所以寻找近似算法是必要和现实的。遗传算法就是其中一种很好的解决方法。遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法。本文的中心内容是利用遗传算法如何解决车辆路径问题。首先，分析了目前车辆路径问题的研究现状，在此基础上提出了本文的研究问题——带软时间窗的车辆路径问题（VRPTW）。然后，介绍遗传算法的基本理论和算法，并以具体例子说明算法的实施步骤。以车辆路径问题中的一种——非满载车辆路径问题为例子，进行了问题描述、模型分析、算法设计并且实现了此算法。最后，在解车辆路径问题中，将遗传算法与传统解法进行比较，体现了遗传算法的优越性。通过论文工作的研究与实现，作者认为：遗传算法在物流配送路径规划方面的优良特性，能够使问题得到较优满意解。但是，由于现实问题的复杂性，满足具体情况的遗传算法设计还有待进一步提高，理论分析有待进一步加深。本文链接：授权使用：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：f4e02a73-990b-4506-bf08-9e06008beefd下载时间：2010年10月5日