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-文庫(kù)吧資料
2024-07-28 18:55本頁(yè)面
【正文】 輛的優(yōu)化調(diào)度問題。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。 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。 在求解車輛優(yōu)化調(diào)度問題時(shí)，常常將問題分解或轉(zhuǎn)化為一個(gè)或幾個(gè)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(fèi)用流問題，中國(guó)郵遞員問題等。 NP 問題的解有多個(gè)，隨著其輸入規(guī)模的擴(kuò)大，問題的求解難度大大增加，求解的時(shí)間呈幾何級(jí)數(shù)上升。 實(shí)際中的車輛優(yōu)化調(diào)度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(gè)客戶配送貨物需要多輛車，這些車的類型不一樣，運(yùn)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(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，這樣問題變?yōu)橐粋€(gè)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。多種貨物優(yōu)化調(diào)度問題是指運(yùn)輸貨物的種類多于一種，車輛調(diào)度時(shí)可能要考慮某些種類的貨物不能同時(shí)裝配運(yùn)輸?shù)囊螅鐪绾`等殺蟲劑和食品等不能混裝運(yùn)輸?shù)?。如同時(shí)要求運(yùn)輸路徑最短和費(fèi)用最省。 單目標(biāo)優(yōu)化是指某一項(xiàng)指標(biāo)最優(yōu)或較優(yōu)，如運(yùn)輸路徑最短。非滿載問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。 所謂的裝卸混合問題就是車 輛在運(yùn)輸途中既有裝貨又有卸貨。某些學(xué)者將有時(shí)間要求的車輛調(diào)度問題稱為 Vehicle Routing Problem with Time Windows。 總體上看，車輛的優(yōu)化調(diào)度問題一般可根據(jù)時(shí)間特性和空間特性分為車輛路 徑規(guī)劃問題和車輛調(diào)度問題。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
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