物流配送車輛調(diào)度優(yōu)化問題及神經(jīng)網(wǎng)絡算法-wenkub
2023-04-10 02:43:01 本頁面
【正文】 將式(12)和式(13)中的Txi,yiIxi代入式(8),然后交替求解網(wǎng)絡的運動方程式(8)和代數(shù)方程式(7)，當神經(jīng)網(wǎng)絡趨于穩(wěn)態(tài)時，就可得到一個優(yōu)化解，即最短路徑。(3). 神經(jīng)網(wǎng)絡計算設鄰接矩陣中的每個元素對應著一個神經(jīng)元，定義位于位置(x,i)的神經(jīng)元的輸出為Vxi。在Hopfield網(wǎng)絡中，系統(tǒng)能夠從初始狀態(tài)，經(jīng)過一系列的狀態(tài)轉(zhuǎn)移而逐漸收斂于平衡狀態(tài)，此平衡狀態(tài)是局部極小點。精確算法的計算量隨著車輛優(yōu)化問題規(guī)模的增大呈指數(shù)增長，如當停車卸貨點的數(shù)目超過20個時，采用一般的精確算法求解最短運輸路徑的時間在幾個小時以上。 在求解車輛優(yōu)化調(diào)度問題時，常常將問題分解或轉(zhuǎn)化為一個或幾個已經(jīng)研究過的基本問題，如旅行商問題，最短路徑問題，最小費用流問題，中國郵遞員問題等。 實際中的車輛優(yōu)化調(diào)度問題可能是以上分類中的一種或幾種的綜合，如某配送中心向其多個客戶配送貨物需要多輛車，這些車的類型不一樣，運輸?shù)呢浳锓N類包括食品、日用品和蔬菜等多類，調(diào)度優(yōu)化時希望運輸費用最省，同時也希望運輸時間最短，這樣問題變?yōu)橐粋€多車型多貨種的送貨滿載車輛的多目標優(yōu)化調(diào)度問題。如同時要求運輸路徑最短和費用最省。按照車輛類型分為單車型問題和多車型問題。車輛優(yōu)化調(diào)度問題可根據(jù)不同性質(zhì)具體分為以下幾類。1 配送車輛調(diào)度優(yōu)化問題分類運輸車輛的優(yōu)化調(diào)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(chǎn)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]。物流配送車輛優(yōu)化調(diào)度的一種神經(jīng)網(wǎng)絡算法摘要：本文討論了物流配送車輛優(yōu)化調(diào)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
環(huán)評公示相關推薦
鄂ICP備17016276號-1