基于改進(jìn)遺傳算法的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)路徑優(yōu)化問(wèn)題畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)-資料下載頁(yè)
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【正文】 10 從表 2 可以看出，在求解時(shí)間方面，貪婪算法和遺傳算法求解時(shí)間相接近，但在方案成本方面，相比采用貪婪算法，采用遺傳算法的方案成本明顯較低。 仿真實(shí)驗(yàn)根據(jù)驗(yàn)證算法的比較結(jié)果得出采用遺傳算法更具有效性，則設(shè)初始種群為 10，進(jìn)化次數(shù)為 50，交叉、變異概率分別為 和 ，在考慮碳排放指標(biāo)（ =0）和不考慮碳排放指?標(biāo)（ =1）情況下進(jìn)行模擬。M_C 表示運(yùn)輸成本(單位為萬(wàn)元 )，M_S 表示碳排放量（單位為?kg）。結(jié)果如表 3 所示：表 3 求解質(zhì)量考慮碳排放指標(biāo) 不考慮碳排放指標(biāo)實(shí)例M_C M_S M_C M_S1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 天津理工大學(xué) 2022 屆本科畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū) 18 4905005105205305405505605701 2 3 4 5 6 7 8 9實(shí) 例萬(wàn)元考 慮 碳 排 放 指 標(biāo) M_C 不 考 慮 碳 排 放 指 標(biāo) M_C圖 考慮與不考慮碳排放量的成本比較010000202203000040000500001 2 3 4 5 6 7 8 9實(shí) 例千克考 慮 碳 排 放 指 標(biāo) M_S 不 考 慮 碳 排 放 指 標(biāo) M_S圖 考慮與不考慮碳排放量的比較從仿真結(jié)果可以看出，一方面考慮碳排放指標(biāo)下求解結(jié)果可以減排 噸；2CO另一方面由于碳排放指標(biāo)中對(duì)運(yùn)輸速度的考慮，而導(dǎo)致相比不考慮碳排放的情況，運(yùn)輸成本增加幅度較小。天津理工大學(xué) 2022 屆本科畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū) 19 第六章 總結(jié)隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，環(huán)境問(wèn)題嚴(yán)峻，全球各國(guó)日益重視碳排放，車(chē)輛在運(yùn)輸過(guò)程中碳排放量被更多消費(fèi)者和物流企業(yè)所關(guān)注，如何合理安排車(chē)輛的路徑，在不顯著改變物流企業(yè)運(yùn)作成本的情況下，使得燃油消耗和碳排放成本得到明顯的降低，已經(jīng)成為多數(shù)企業(yè)的選擇。本文針對(duì)考慮燃油消耗和碳排放的 VRP 問(wèn)題進(jìn)行了研究，主要的研究工作總結(jié)如下：（1）首先針對(duì)考慮燃油消耗和碳排放的 VRP 問(wèn)題，然后建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，并設(shè)計(jì)了改進(jìn) TS 算法，算法中采用有效的解的表示方式、初始解的產(chǎn)生、解的評(píng)價(jià)方法、終止條件以及算法的框架，最后進(jìn)在標(biāo)準(zhǔn)的 VRP 算例上行了仿真實(shí)驗(yàn)，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了分析。（2）接著在前人的工作基礎(chǔ)上，著重研究了帶時(shí)間窗的同時(shí)取送貨綠色車(chē)輛調(diào)度與路徑規(guī)劃問(wèn)題，重點(diǎn)關(guān)注了燃油消耗和碳排放成本。（3）以燃油消耗與碳排放、成本的最小化為目標(biāo)，建立了取送貨綠色車(chē)輛調(diào)度與路徑規(guī)劃問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型，該模型主要考慮行駛距離對(duì)燃油消耗和碳排放量的影響，對(duì)以車(chē)輛的運(yùn)輸時(shí)間和中轉(zhuǎn)時(shí)間為約束條件來(lái)確定最短路徑降低成本進(jìn)行決策。（4）設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的遺傳算法對(duì)取送貨綠色車(chē)輛調(diào)度與路徑規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行求解，該算法采用有效的編碼方式和特定的交叉算子，成功的實(shí)現(xiàn)了該問(wèn)題的求解。（5）仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法可以得到一個(gè)令人滿意的車(chē)輛調(diào)度與路徑規(guī)劃的方案，此方案可以在不顯著改變物流企業(yè)運(yùn)作成本的情況下使得燃油消耗和碳排放成本得到了明顯的降低，為企業(yè)在進(jìn)行車(chē)輛調(diào)度時(shí)提供了有益的參考思路。天津理工大學(xué) 2022 屆本科畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū) 20 參考文獻(xiàn)[1]20222020 [2]溫顯斌，張樺，張穎等. ：科學(xué)出版社，[3]徐金明. ：清華大學(xué)出版社，[4]陳國(guó)良，王煦法，[M].北京：:137157[5]劉敏，鄭金華，[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng),42（9）：186189.[6]Dantizing G, Ramser J. The truck dispatching problem [J]. Management Science, 1959, (6): 8091.[7]Min H. The multiple vehicle routing problems with simultaneous delivery and pickup points [J]. Transportation Research, 1989, 23A: 377386.[8]F. Montane and R. Galvao. Vehicle routing problems with simultaneous pickup and delivery service [J]. Operational Research Society of India, 2022, 39(1): 1933.[9]M. Dell39。 Amico, G. Righini, and M. Salani. A branchandprice approach to the vehicle routing problem with simultaneous distribution and collection [J]. Transportation Science, 2022, 40(2): 235247.[10]J. Dethloff. Vehicle routing and reverse logistics: the vehicle routing problem with simultaneous delivery and pickup [J]. OR spectrum, 200l, 23(1): 7996.[11]G. Nagy and S. Salhi. Heuristic algorithms for single and multiple depot vehicle routing problems with pickups and deliveries [J]. European Journal of Operational Research, 2022, 162(1): 126141.[12]. Chen and TH. Wu. Vehicle routing problem with simultaneous deliveries and pickups [J]. Journal of the Operational Research Society, 2022, 57(5): 579587.[13]N. Bianchessi and G. Righini. Heuristic algorithms for the vehicle routing problem with simultaneous[14]肖健梅, 李軍軍, 王錫淮. 求解車(chē)輛路徑問(wèn)題的改進(jìn)微粒群優(yōu)化算法[J]. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng), 2022, 11(4): 578581.[15]符桌. 帶裝載能力約束的開(kāi)放式車(chē)輛路徑問(wèn)題及其禁忌搜索算法研究[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐, 2022, 3: 123128.天津理工大學(xué) 2022 屆本科畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū) 21 [16]馬建華, 房勇, 袁杰. 多車(chē)場(chǎng)多車(chē)型最快完成車(chē)輛路徑問(wèn)題的變異蟻群算法[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐, 2022, 31(8): 15091516.[17]彭春林, 梁春華, 周泓. 求解同時(shí)取貨和送貨車(chē)輛路徑問(wèn)題的改進(jìn)遺傳算法[J]. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào), 2022, 20(9): 22662270.[18]張濤, 余綽婭, 劉嵐, 邵志芳等. 同時(shí)送取貨的隨機(jī)旅行時(shí)間車(chē)輛路徑問(wèn)題方法[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐, 2022, 31(10): 19131920.[19]張濤, 田文馨, 張杰等. 帶車(chē)輛行程約束的VRPSPD問(wèn)題的改進(jìn)蟻群算法[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐, 2022, 1: 133140.[20]張濤, 張春梅, 張玥杰. 協(xié)同粒子群模擬退火算法求解VRPSPD問(wèn)題[J]. 系統(tǒng)管理學(xué)報(bào), 2022, 18(6): 682685.[21]胡大偉, 陳誠(chéng), 郭曉汾. 帶集貨和配送的多VRP優(yōu)化算法研究,數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)[J]. 2022, 37(2): 98105. [22]龍磊, 陳秋雙, 華彥寧. 具有同時(shí)集送貨需求的車(chē)輛路徑問(wèn)題的自適應(yīng)混合遺傳算法[J]. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng), 2022, 14(3): 549558. [23]曹二保. 物流配送車(chē)輛路徑問(wèn)題模型及算法研究[D]. 長(zhǎng)沙: 湖南大學(xué), 2022.[24]藍(lán)伯雄, 張躍. 求解帶時(shí)間窗的裝一卸載問(wèn)題的概率式禁忌搜索法[J]. 中國(guó)管理科學(xué), 2022, 24(3): 6672.[25]殷佳林, 蔣泰. 基于蟻群算法求解帶硬時(shí)間窗的VRPSDP[J]. 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用, 2022, 8: 152157.[26]段鳳華, 符卓. 有軟時(shí)窗約束帶取送作業(yè)的車(chē)輛路徑問(wèn)題及其禁忌搜索算法研究[J]. 計(jì)算機(jī)工程與科學(xué), 2022, 3(31): 6870.[27]郎茂祥. 物流配送車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題的模型和算法研究[D]. 北京: 北方交通大學(xué), 2022.[28]李軍, 郭耀煌. 物流配送車(chē)輛調(diào)度理論與方法[M]. 北京；中國(guó)物資出版社, 2022.[29]張燕, 周支立, 翟斌. 集貨送貨一體化的物流配送車(chē)輛路線問(wèn)題的標(biāo)號(hào)算法[J]. 運(yùn)籌與管理, 2022, 16(3): 1219. [30]葛繼科，邱玉輝，[J].（10）.[31]趙振勇，王力，[J].(S2).[32]Fagerholt K，Laporte G，Norstad I. Reducing fule emissions by optimizing speed on shipping routes. Journal of the Operational Research，2022，61(3)：523529.[33]Fihliozzi M A. The impacts of congestion on timedefinitive urban freight distribution works CO2 emission levels：Research Part C，2022，19(5)：766778.天津理工大學(xué) 2022 屆本科畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū) 22 致謝謹(jǐn)在本實(shí)驗(yàn)以及畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)完成之際，向所有在學(xué)習(xí)上和生活上幫助過(guò)我的老師們和同學(xué)們致以最誠(chéng)摯的謝意！首先要感謝我的畢業(yè)設(shè)計(jì)指導(dǎo)教師老師。在此仿真實(shí)驗(yàn)的全過(guò)程中，從畢業(yè)設(shè)計(jì)選題的確定，本實(shí)驗(yàn)的技術(shù)選型，再到畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)的撰寫(xiě)，老師都給了我很大的幫助。在此過(guò)程中，我收獲的不僅僅是一份畢業(yè)設(shè)計(jì)，還從老師這里學(xué)到了很多工作方法與習(xí)慣，我對(duì)技術(shù)的理解也得到了更進(jìn)一步的提升。然后要感謝的是我的同學(xué)們。在大學(xué)本科四年的生活與學(xué)習(xí)中，同學(xué)們之間有著良好的學(xué)習(xí)氛圍與融洽的關(guān)系，這為我技術(shù)上的進(jìn)步提供了良好的環(huán)境。最后，我要感謝我的父母，你們對(duì)我的關(guān)心與支持是我前進(jìn)的動(dòng)力，謝謝你們。
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