文档介绍：要摘车辆路径问题琕墙甘昀丛顺镅А⒂τ檬А网络分析、图论、计算机应用及交通运输等学科研究的一个热点问题,其产生于现实的公路交通运输领域,并在通讯、生产、国防、生物、计算机应用等领域得到了广泛的应用。本文着重研究有时间窗的车辆路径问题,忠驯恢っ魑狽甴侍猓蔽侍夤婺=洗笫保ê苣训玫轿侍獾精确解。探讨如何经过少量的计算,得到一个相对满意的解,已成为现阶段学者研究的重点。蚁群算法是受自然界中真实蚁群觅食行为的启发而提出的一种模拟进化算法,在求解茸楹嫌呕侍馍先〉昧撕芎玫男Ч滓先核惴ㄌ岢龊螅嗣怯痔岢隽舜量蚁群算法的改进算法,其性能和原算法相比,有了明显的改进。本文研究的主题,就在于提出更好的蚁群算法的改进算法,使求解问题的速度更快、结果更好。主要研究工作如下:缘谌轿锪髋渌椭行牡慕嵌龋ü訴模型的复杂性分析,构建合理的P汀ü,为快速、有效地求解1倭送揪叮馐本文的核心部分。ü曰旌弦先核惴ǖ姆治觯妹嫦蚨韵蟮乃枷胧迪指盟惴ǎ捎靡幌盗对算法进行测试,实验结果表明混合蚁群算法在求解鲜有效的。本文提出用混合蚁群算法求解行У幕航饬诵畔⒋ǖ菘焖儆胛锪鞣从慢的矛盾,提高了物流配送的科学化效率,对电子商务物流配送的发展具有一定的理论意义与应用价值。关键词:蚁群算法:物流配送;组合优化:有时间窗的车辆路径问题大连理工大学硕士研究生学位论文
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独创性说明作者郑重声明:本硕士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果,也不包含为获得大连理工大学或者其他单位的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。
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问题的提出但是通过分析我们不难发现:遗传算法存在着早熟和收敛慢;禁忌搜索全局性差:模拟索等主要特点,正反馈过程使得该算法能够发现较好解:分布式计算使得该算法易于并车辆路径问题琕墙甘昀丛顺镅А⒂τ檬А网络分析、图论、计算机应用及交通运输等学科研究的一个热点问题,其产生于现实的公路交通运输领域,并在通讯、生产、国防、生物、计算机应用等领域得到了广泛的应用。荄和“晔状翁岢龅模嗄甑难芯糠⒄梗琕现已衍生出多种不同类型的问题,其中典型的ㄒ迦缦拢涸耸涑盗敬右桓龌蚨喔錾枋┑多个地理上分散的客户点,优化设计一套货物流动的运输路线,同时要满足一系列的约束条件,其前提条件是客户点位置和道路情况已知,由此确定一套车辆运输路线,以满足目标函数的要求。有时间窗的车辆路径问题琕窃赩的基础上增加了客户要求访问的时间窗口。由于现实生活中许多问题都可以归结为创如邮政投递、电力及工业管理等淼暮没也直接影响到一个企业的效益和顾客的利益,所以对难芯吭嚼丛绞艿饺嗣堑闹视。忠驯恢っ魑狽猦侍猓蔽侍夤婺=洗笫保ê苣训玫轿侍獾木方猓探讨如何经过少量的计算,得到一个相对满意的解,已成为现阶段学者研究的重点。在这种背景下,启发式算法成为研究并解决该问题最有效的一种途径。等用遗传算法、用禁忌搜索算法以及等用模拟退火算法都较好的解决了该问题。退火搜索速度慢等。因此寻求性能更优的启发式算法,对于解决哂惺种匾5意义。年代初,意大利学者瓺热耸紫忍岢鲆先核惴ǎG蠼釼提供了新的工具。蚁群算法是受自然界中真实蚁群行为的启发而提出的一种模拟进化算法,其基本原理就是对真实蚁群协作过程的模拟,每只蚂蚁在候选解的空间中独立搜索解,并在所寻得的解上留下一定的信息量。解的性能越好蚂蚁留在其上的信息量越大,而信息量越大的解被再次选择的可能性也越大。在算法的初级阶段所有解上的信息量相同,随着算法的推进,较优解上的信息量逐渐增加,算法最终收敛到最优解或近似最优解。由蚁群算法基本原理可知,蚁群算法具有正反馈、分布式计算以及贪婪的启发式搜行实现,更快得到较好解;与启发式算法相结合,使得该算法易于发现较好解,这些特大连理工大学硕士研究生学位论文
国内外同类研究综述以满足目标函数的要求,通常哪勘旰亲芊延米畹汀由以上可知,亩嘌杂敫丛有栽炀土