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基于蚁群算法的多配送中心车辆调度问题的研究
中文名称: 基于蚁群算法的多配送中心车辆调度问题的研究
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论文编号: 3444636收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: The Research of Multi-Depots Vehicle Scheduling Problem Based on Ant Colony Algorithm
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 机械电子工程
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 物流配送 车辆调度 蚁群算法 多配送中心 时间窗 车辆调度问题 整体法
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:物流配送是现代化物流系统的一个重要环节,它是指按用户的订货要求,在配送中心进行分货、配货,并将配好的货物及时送交收货人。在配送业务中,存在许多优化决策问题,其中配送车辆调度问题对配送企业加快配送速度、提高服务质量、降低配送成本及增加经济效益影响较大。根据配送中心数目的多少,物流配送车辆调度问题有单配送中心车辆调度问题和多配送中心车辆调度问题之分。在城市物流体系中,往往存在多个配送中心。因此,对多配送中心车辆调度问题的研究具有重要的现实意义。 同时物流配送车辆调度问题作为一个NP(Non-deterministicPolynomial多项式复杂程度的非确定性问题)难题,随着客户数量的增加,可选的配送路径方案数量将以指数速度急剧增长。因此,用启发式算法求解该问题就成为人们研究的一个重要方向。本文将在建立多配送中心车辆调度问题数学模型的基础上,研究采用蚁群算法对其求解。 本文围绕多配送中心车辆调度问题开展研究,主要做了以下工作:⒈本文分析了分解法求解多配送中心车辆调度问题的数学模型,并在此基础上结合整体法思路给出了整体法求解多配送中心车辆调问题的数学模型。 ⒉本文采用蚁群算法来解决车辆的路径选择问题,同时结合分解法和整体法给出了蚁群算法解决多配送中心车辆调度问题的算法模型和实现过程。 ⒊对蚁群算法的各个参数的特性进行了分析,并在MMAS蚁群算法(Max-MinAntSystem)的基础上对蚁群算法进行了一定的改进。 ⒋对本文给出的算法模型进行了试验计算,并分析了分解法和整体法各自的特点。
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