基于节能减排的车辆路径问题及优化算法研究

【摘要】：车辆路径问题是组合优化和运筹学领域研究的热点问题之一,主要研究满足约束条件的最优车辆使用方案以及最优的车辆路径方案,它基于一般车辆路径问题的框架,研究满足物流配送经营和运作需要的各种车辆路径问题,并构建具有高质量和高鲁棒性问题的求解算法,对于提高经营管理水平和降低运作成本具有重要的理论意义和现实价值。 在已有的VRP文献中,研究车辆路径问题的目标大多是车辆行驶里程最短、运输总费用最低、车辆按一定时间到达、使用的车辆数最少等,随着能源的日趋短缺和环境压力的不断增大,全社会节能、环保意识逐渐加强,节能减排成为了物流配送车辆路线优化的新突破。 本文从节能减排的角度重新审视车辆路径问题,以节能减排为目标,寻找给所有顾客提供服务燃油消耗最少的路线。通过分析车辆运输中可以节能减排的环节,确定装载量和运输距离为基于节能减排的车辆路线模型(VRPRFC)主要的直接影响因素,定义基于节能减排的车辆路线问题为已知汽车空载时行驶每公里的燃油消耗量和增加单位负载行驶每公里的燃油消耗量,寻找给所有顾客提供服务路径最短并且燃油消耗最少的路线。建立基于节能减排的几个车辆路径模型,包括有无能力约束的、闭合式和开放式的以及多任务的VRPRFC模型,开发设计其优化算法,并用MATLAB编程实现求解。以具体实例作为实证分析的材料,结果显示本文提出的算法的可行性,得到了满足各约束条件的路径。通过比较VRPRFC模型与VRPMTD模型的不同,分析节能减排对车辆路径安排的影响及影响程度,为运输、物流和配送管理等领域中最优车辆路径方案的规划与设计提供了借鉴和参考。 VRPRFC是一个复杂的路径优化问题,影响因素很多,不同的角度可以有不同的路径策略,因此模型尚待完善,对于大规模求解算法也有待进一步深入研究。 【关键词】：物流配送 节能减排 VRPRFC 遗传算法
【学位授予单位】：重庆交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：U116.2
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第一章 绪论9-18
• 1.1 选题背景和意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-15
• 1.2.1 国外研究现状和发展动态11-14
• 1.2.2 国内研究现状和发展动态14-15
• 1.3 主要研究内容15-16
• 1.4 研究方法和技术路线16-18
• 1.4.1 研究方法16
• 1.4.2 技术路线16-18
• 第二章 物流配送VRP 问题18-39
• 2.1 物流配送概述18-24
• 2.1.1 物流配送概念18
• 2.1.2 物流配送模式18-20
• 2.1.3 配送与物流、运输的关系20-22
• 2.1.4 我国物流配送的现状及展望22-24
• 2.2 物流配送VRP 模型及其求解算法24-39
• 2.2.1 物流配送中VRP 问题24-28
• 2.2.2 物流配送中VRP 的数学模型28-31
• 2.2.3 车辆路径问题（VRP）的基本算法31-39
• 第三章 车辆路径节能减排问题的提出39-51
• 3.1 节能减排的理论概述39-42
• 3.1.1 节能减排的有关概念39
• 3.1.2 节能减排的类别划分39-40
• 3.1.3 节能减排与物流运输的发展关系40-42
• 3.2 车辆路径中节能减排的影响因素分析42-49
• 3.2.1 人的因素42-44
• 3.2.2 车的因素44-48
• 3.2.3 路的因素48-49
• 3.3 基于节能减排的车辆路径问题（VRPRFC）的界定49-51
• 第四章 VRPRFC 与VRPMTD 对比分析51-55
• 4.1 问题的提出51
• 4.2 VRPRFC 与VRPMTD 的对比51-53
• 4.2.1 无能力约束的VRPRFC 模型（I）51-52
• 4.2.2 VRPMTD 模型52
• 4.2.3 无能力约束的VRPRFC 模型（II）52-53
• 4.3 算例分析53-54
• 4.4 小结54-55
• 第五章 有能力约束VRPRFC 建模与求解55-61
• 5.1 VRPRFC 模型的建立55-56
• 5.1.1 模型的描述55
• 5.1.2 建立VRPRFC 模型55-56
• 5.2 遗传算法求解56-58
• 5.2.1 编码56-57
• 5.2.2 适应度函数57-58
• 5.2.3 求解算法58
• 5.3 算例分析58-60
• 5.4 小结60-61
• 第六章 开放式VRPRFC 建模与求解61-65
• 6.1 开放式VRPRFC 模型的建立61-62
• 6.1.1 问题的提出61
• 6.1.2 建立开放式VRPRFC 模型61-62
• 6.2 遗传算法求解62-63
• 6.2.1 适应度函数62
• 6.2.2 求解算法62-63
• 6.3 与封闭式VRPRFC 对比63-64
• 6.4 小结64-65
• 第七章 多任务VRPRFC 建模与求解65-73
• 7.1 多任务VRPRFC 模型的建立65-66
• 7.1.1 问题的提出65
• 7.1.2 模型描述65-66
• 7.2 启发式算法设计66-69
• 7.2.1 个体适应值67-68
• 7.2.2 GA-BFD 算法68-69
• 7.3 算例分析69-71
• 7.4 小结71-73
• 第八章 全文总结与研究展望73-76
• 8.1 本文研究工作总结73-75
• 8.2 本文的创新点75
• 8.3 进一步研究的方向75-76
• 致谢76-77
• 参考文献77-81
• 在学期间发表的论著及取得的科研成果81

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