物流配送車輛優(yōu)化調度的一種神經網絡算法(已修改)
2025-07-06 23:54 本頁面
【正文】 物流配送車輛優(yōu)化調度的一種神經網絡算法摘要：本文討論了物流配送車輛優(yōu)化調度問題的分類，建立了解決非滿載車輛卸貨路線優(yōu)化的神經網絡模型，提出了解決配送車輛優(yōu)化調度問題的步驟，并進行了具體的調度試驗，驗證了算法的可行性。關鍵詞：配送，調度，神經網絡0 引言據統(tǒng)計，美國2000年的運輸費用為5900億美元，%，可見，減少運輸費用是有效減少物流成本的重要方面。對于物流中心和第三方物流企業(yè)的貨物配送，運輸車輛的調度是工作的重點，正確合理的調度可以有效減少車輛的空駛率，實現合理路徑運輸，從而有效減少運輸成本，節(jié)約運輸時間，提高經濟效益。1 配送車輛調度優(yōu)化問題分類運輸車輛的優(yōu)化調度問題由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，由于該問題在交通運輸、工業(yè)生產管理等領域具有廣泛而重要的應用，因此30多年來其研究得到很大重視，國外的Bodlin，Christofider，Golden，Assad, Ball 等人對該問題進行了較為深入的研究[1] [2] [3]。 總體上看，車輛的優(yōu)化調度問題一般可根據時間特性和空間特性分為車輛路徑規(guī)劃問題和車輛調度問題。當不考慮時間要求，僅根據空間位置安排車輛的線路時稱為車輛路徑規(guī)劃問題（VRPVehicle Routing Problem）；考慮時間要求安排運輸線路時稱為車輛調度問題VSP（Vehicle Scheduling Problem）。某些學者將有時間要求的車輛調度問題稱為Vehicle Routing Problem with Time Windows。車輛優(yōu)化調度問題可根據不同性質具體分為以下幾類。按照運輸任務分為純裝問題、純卸問題以及裝卸混合問題，所謂的裝卸混合問題就是車輛在運輸途中既有裝貨又有卸貨。按照車輛載貨狀況分為滿載問題和非滿載問題，滿載問題是指貨運量多于一輛車的容
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