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)絡算法(參考版)
2025-07-17 18:55本頁面
【正文】 非滿載配送車輛的優(yōu)化調(diào)度問題，實際上可歸結為求最短路徑問題，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)絡圖進行計算，其神經(jīng)網(wǎng)絡的最終輸出的換位陣如下所示． ： 1 4 7 12 時，以華潤超市為起點 1，清華研究生院為終點 12，對其中的路網(wǎng)進行重新編號。網(wǎng)絡的時間常數(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。 Hopofield網(wǎng)絡來 1點到 12 點之間求最短路徑。 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。 (4)．調(diào)度方案的形成 最終來確定車輛調(diào)度的方案。首先確定網(wǎng)絡的能量函數(shù)，該能量函數(shù)包括網(wǎng)絡的輸出能量函數(shù)和各個約束轉化的能量函數(shù)， 進而，確定神經(jīng)元的傳遞函數(shù)和狀態(tài)轉移方程，經(jīng)過網(wǎng)絡的反復演化，直至收斂。 (2). 約束的處理 處理，將其施加一個懲罰項后加入到 網(wǎng)絡的能量方程式中，這樣隨著網(wǎng)絡的收斂，約束的能量也逐漸趨于穩(wěn)態(tài)，使約束得到體現(xiàn)。 [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)絡的結點，它們之間的有向路徑抽象成網(wǎng)絡的邊，由此構成一個有向圖G=(N,L,D)，其中 N 表示結點數(shù)， L 表示邊數(shù)， D 為 NN 的矩陣，可根據(jù)優(yōu)化的目標分別是邊（ i,j）對應的長度、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。人們經(jīng)常采用 Hopfield網(wǎng)絡和自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡來解決車
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