管理信息化-物流配送車輛優(yōu)化調(diào)度的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(文件)
【正文】 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(biāo)優(yōu)化調(diào)度問題。 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。精確算法不適合于求解大規(guī)模的車輛優(yōu)化調(diào)度問題。 [4]： (1). 產(chǎn)生鄰接矩陣 的源點、所經(jīng)過的各個匯點和停點抽象成網(wǎng)絡(luò)的結(jié)點，它們之間的有向路徑抽象成網(wǎng)絡(luò)的邊，由此構(gòu)成一個有向圖G=(N,L,D)，其中 N 表示結(jié)點數(shù)， L 表示邊數(shù)， D 為 NN 的矩陣，可根據(jù)優(yōu)化的目標(biāo)分別是邊（ i,j）對應(yīng)的長度、費用或時間，這樣可定義距離鄰接矩陣、費用鄰接矩陣和時間鄰接矩陣。首先確定網(wǎng)絡(luò)的能量函數(shù)，該能量函數(shù)包括網(wǎng)絡(luò)的輸出能量函數(shù)和各個約束轉(zhuǎn)化的能量函數(shù)， 進而，確定神經(jīng)元的傳遞函數(shù)和狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程，經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)的反復(fù)演化，直至收斂。 4 試驗 深圳市科技園的實際部分路網(wǎng)如圖 1所示，針對此路網(wǎng)，設(shè)定由沃爾瑪商場先向華潤超市后向清華深圳研究生院配送商品，運輸車輛為一輛小型皮卡車，要求運輸路徑最短。網(wǎng)絡(luò)的時間常數(shù) τ=1，并假定每個神經(jīng)元的具有相同的傳遞函數(shù)，即 gxi＝ g。 非滿載配送車輛的優(yōu)化調(diào)度問題，實際上可歸結(jié)為求最短路徑問題，它是配送車輛調(diào)度問題最簡單的一種情況。對圖１的網(wǎng)絡(luò)圖進行計算，其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最終輸出的換位陣如下所示．
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