物流配送車輛優(yōu)化調(diào)度的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法-全文預(yù)覽
【正文】 的優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題，實(shí)際上可歸結(jié)為求最短路徑問(wèn)題，它是配送車輛調(diào)度問(wèn)題最簡(jiǎn)單的一種情況。對(duì)圖１的網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行計(jì)算，其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最終輸出的換位陣如下所示．根據(jù)換位陣，得到的最短路徑為：1 4 7 12同理，在求由華潤(rùn)超市到清華深圳研究生院時(shí)的最短路徑時(shí)，以華潤(rùn)超市為起點(diǎn)1，清華研究生院為終點(diǎn)12，對(duì)其中的路網(wǎng)進(jìn)行重新編號(hào)。采用Hopofield網(wǎng)絡(luò)來(lái)1點(diǎn)到12點(diǎn)之間求最短路徑。(4)．調(diào)度方案的形成根據(jù)換位陣所形成的最短距離、最小運(yùn)費(fèi)和最小運(yùn)時(shí)路徑，最終來(lái)確定車輛調(diào)度的方案。(2). 約束的處理對(duì)于車輛調(diào)度中的約束，將其作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)能量項(xiàng)來(lái)處理，將其施加一個(gè)懲罰項(xiàng)后加入到網(wǎng)絡(luò)的能量方程式中，這樣隨著網(wǎng)絡(luò)的收斂，約束的能量也逐漸趨于穩(wěn)態(tài)，使約束得到體現(xiàn)。人們經(jīng)常采用Hopfield網(wǎng)絡(luò)和自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)解決車輛的優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題。精確算法主要有分支界定法，割平面方法，線性規(guī)劃法，動(dòng)態(tài)規(guī)劃法等，啟發(fā)式算法主要有構(gòu)造算法、兩階段法、不完全優(yōu)化法等，智能算法分為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、遺傳算法和模擬退火算法等。目前，尚無(wú)有效的多項(xiàng)式時(shí)間算法來(lái)求解NP難題。 按照有無(wú)休息時(shí)間要求可分為有休息時(shí)間的優(yōu)化調(diào)度和無(wú)休息時(shí)間優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題。多目標(biāo)優(yōu)化則是指同時(shí)要求多個(gè)指標(biāo)最優(yōu)或較優(yōu)。非滿載問(wèn)題是指車的容量大于貨運(yùn)量，一輛車即可滿足貨運(yùn)要求。某些學(xué)者將有時(shí)間要求的車輛調(diào)度問(wèn)題稱為Vehicle Routing Problem with Time Windows。對(duì)于物流中心和第三方物流企業(yè)的貨物配送，運(yùn)輸車輛的調(diào)度是工作的重點(diǎn)，正確合理的調(diào)度可以有效減少車輛的空駛率，實(shí)現(xiàn)合理路徑運(yùn)輸，從而有效減少運(yùn)輸成本，節(jié)約運(yùn)輸時(shí)間，提高經(jīng)濟(jì)效益。關(guān)鍵詞：配送，調(diào)度，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)0 引言據(jù)統(tǒng)計(jì)，美
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