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基于非支配排序遺傳算法的時(shí)變時(shí)間窗多目標(biāo)車(chē)輛路徑問(wèn)題研究

發(fā)布時(shí)間:2024-02-18 05:08
  隨著近年來(lái)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,參與網(wǎng)購(gòu)的消費(fèi)者越來(lái)越多,這也給線(xiàn)下配送這一網(wǎng)購(gòu)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。一方面,許多產(chǎn)品對(duì)物流配送的時(shí)效性均有一定要求,例如在生鮮農(nóng)產(chǎn)品以及餐飲的配送中,產(chǎn)品本身易變質(zhì),因此需要準(zhǔn)時(shí)地送到消費(fèi)者手中;另一方面,隨著客戶(hù)量的增多,物流配送過(guò)程的優(yōu)化中需要綜合考慮多種因素,例如運(yùn)作成本、服務(wù)質(zhì)量等。如何在滿(mǎn)足消費(fèi)者良好的服務(wù)水平的同時(shí),盡可能節(jié)約成本,成為了物流企業(yè)亟待解決的問(wèn)題。城市物流配送車(chē)輛的優(yōu)化研究可以看作一個(gè)車(chē)輛路徑問(wèn)題,該問(wèn)題通常假設(shè)車(chē)輛的速度是一個(gè)定值,而在現(xiàn)實(shí)生活中,物流配送車(chē)輛的行駛速度很大程度上受到城市路況的影響。例如在早晚高峰期間,車(chē)輛的行駛速度會(huì)明顯低于中午和夜晚等非高峰時(shí)段,因此若在物流配送的優(yōu)化中考慮車(chē)輛速度的變化,則可以更好地模擬現(xiàn)實(shí)情況;谏鲜鲈,本文綜合考慮物流配送時(shí)效性以及城市道路交通的擁堵情況,以消費(fèi)者服務(wù)質(zhì)量和物流運(yùn)作成本等為目標(biāo),提出時(shí)變條件下帶時(shí)間窗的多目標(biāo)車(chē)輛路徑問(wèn)題,并基于相關(guān)算法對(duì)問(wèn)題進(jìn)行求解。在對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究進(jìn)行充分調(diào)研的基礎(chǔ)上,本文選取合適的時(shí)變模型,建立該問(wèn)題的多目標(biāo)混合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃模型,同時(shí)采...

【文章頁(yè)數(shù)】:90 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖3NSGAIIPareto最優(yōu)解路徑

圖3NSGAIIPareto最優(yōu)解路徑

鈑諾男Ч?D勘旰?齔2與目標(biāo)函數(shù)Z3之間為正相關(guān),即新鮮度高,客戶(hù)滿(mǎn)意度高,新鮮度低,客戶(hù)滿(mǎn)意度低;目標(biāo)函數(shù)Z1與目標(biāo)函數(shù)Z3、Z2之間為負(fù)相關(guān),即滿(mǎn)意度越高,成本越高,滿(mǎn)意度越低成本越低,正因?yàn)槿齻(gè)目標(biāo)函數(shù)中會(huì)有負(fù)相關(guān)的關(guān)系,才會(huì)出現(xiàn)最優(yōu)解集,而非單個(gè)最優(yōu)解。在研究多目標(biāo)路徑優(yōu)....


圖4DE-NSGAIIPareto最優(yōu)解路徑

圖4DE-NSGAIIPareto最優(yōu)解路徑

函數(shù)Z3之間為正相關(guān),即新鮮度高,客戶(hù)滿(mǎn)意度高,新鮮度低,客戶(hù)滿(mǎn)意度低;目標(biāo)函數(shù)Z1與目標(biāo)函數(shù)Z3、Z2之間為負(fù)相關(guān),即滿(mǎn)意度越高,成本越高,滿(mǎn)意度越低成本越低,正因?yàn)槿齻(gè)目標(biāo)函數(shù)中會(huì)有負(fù)相關(guān)的關(guān)系,才會(huì)出現(xiàn)最優(yōu)解集,而非單個(gè)最優(yōu)解。在研究多目標(biāo)路徑優(yōu)化的過(guò)程中,如果不對(duì)目標(biāo)函數(shù)....


圖1-3技術(shù)路線(xiàn)圖??1.4主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)??

圖1-3技術(shù)路線(xiàn)圖??1.4主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???準(zhǔn)測(cè)試集中的數(shù)據(jù),利用本文設(shè)計(jì)的NSGA-II算法對(duì)問(wèn)題進(jìn)行求解,同時(shí)采用單??目標(biāo)遺傳算法和加權(quán)求和的多目標(biāo)優(yōu)化方法進(jìn)行對(duì)比分析,將多次實(shí)驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)??行比較,探宄模型和算法的合理性與有效性。??第五章是基于NSGA-III的時(shí)變時(shí)間窗三目標(biāo)問(wèn)題求解....


圖2-1?VRP問(wèn)題描述??19??

圖2-1?VRP問(wèn)題描述??19??

..VRP定義在給定的點(diǎn)集和弧集上,該問(wèn)題的一般描述為:有一個(gè)配送中心和??在地理上分散的一系列客戶(hù)點(diǎn),所有點(diǎn)的坐標(biāo)均預(yù)先給定,每個(gè)客戶(hù)點(diǎn)有服務(wù)需??求且不同點(diǎn)之間的需求量不完全相同,配送中心有一個(gè)同質(zhì)化的車(chē)隊(duì),即車(chē)輛的??型號(hào)、容量、行駛速度等均相同,要求通過(guò)科學(xué)合理地對(duì)車(chē)隊(duì)進(jìn)....



本文編號(hào):3901952

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