管理信息化-物流配送車(chē)輛優(yōu)化調(diào)度的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(存儲(chǔ)版)
【正文】 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)。網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間常數(shù) τ=1，并假定每個(gè)神經(jīng)元的具有相同的傳遞函數(shù)，即 gxi＝ g。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(gè)約束轉(zhuǎn)化的能量函數(shù)， 進(jìn)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(guò)網(wǎng)絡(luò)的反復(fù)演化，直至收斂。精確算法不適合于求解大規(guī)模的車(chē)輛優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題。 實(shí)際中的車(chē)輛優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題可能是以上分類(lèi)中的一種或幾種的綜合，如某配送中心向其多個(gè)客戶(hù)配送貨物需要多輛車(chē)，這些車(chē)的類(lèi)型不一樣，運(yùn)輸?shù)呢浳锓N類(lèi)包括食品、日 用品和蔬菜等多類(lèi)，調(diào)度優(yōu)化時(shí)希望運(yùn)輸費(fèi)用最省，同時(shí)也希望運(yùn)輸時(shí)間最短，這樣問(wèn)題變?yōu)橐粋€(gè)多車(chē)型多貨種的送貨滿(mǎn)載車(chē)輛的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題。非滿(mǎn)載問(wèn)題是指車(chē)的容量大于貨運(yùn)量，一輛車(chē)即可滿(mǎn)足貨運(yùn)要求。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(chē)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(chē)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。當(dāng)不考慮時(shí)間要求，僅根據(jù)空間位置安排車(chē)輛的線(xiàn)路時(shí)稱(chēng)為車(chē)輛路徑規(guī)劃問(wèn)題（ VRPVehicle Routing Problem）；考慮時(shí)間要求安排運(yùn)輸線(xiàn)路時(shí)稱(chēng)為車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題 VSP（ Vehicle Scheduling Problem）。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)。目前，尚無(wú)有效的多項(xiàng)式時(shí)間算法來(lái)求解 NP難題。在Hopfield網(wǎng)絡(luò)中，系統(tǒng)能夠從初始狀態(tài)，經(jīng)過(guò)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(diǎn)。 非滿(mǎn)載配送車(chē)輛優(yōu)化路徑的 Hopfield網(wǎng)絡(luò)求解算法 約束條件
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