欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:46600711
大小:311.48 KB
页数:5页
时间:2019-11-26
《一类随机顾客车辆路径问题及其算法》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、第42卷第4期2010年8月南京航JournalofNanjing空航天大学学报UniversityofAeronautics8LAstronautics一类随机顾客车辆路径问题及其算法陆琳1’2蔡绍洪2V01.42No.4Aug.2010(1.贵州财经学院工商管理学院,贵阳.550004;2.贵州省经济系统仿真重点实验室,贵阳,550004)摘要:针对一类随机顾客车辆路径问题(Vehicleroutingproblemwithstochasticcustomer,VRPSC)。探讨了VRPSC的实
2、时动态规划机制,并结合运送货物需求量的不同特性,分析了车辆供货中遇到服务路线失败时的两种不同服务策略并构建了相应的模型。设计了针对VRPSC的蚁群算法,并选用60个节点的基准问题对VRPSC的动态模型进行了仿真计算。结果表明,对顾客信息进行数据挖掘以获取较精确经验概率以及采用部分服务策略均有劝于缩短车辆总行驶路径.为有效降低车辆的运行成本提供了科学依据。关键词:车辆路径问题;随机顾客I蚁群算法中图分类号:TP301文献标识码:A文章编号:1005—2615(2010)04—0521-05Stocha
3、sticCustomerVehicleRoutingProblemandItsAlgorithmAnalysisLuLinl’-.CaiShaohon92(1.SchoolofBusinessAdministration,GuizhouCollegeofFinanceandEconomy,Guiyang,550004,Chinaf2。GuizhouKeyLaboratoryofEconomicSimulation,Guiyang,550004,China)Abstract:Tosolvetheveh
4、icleroutingproblemwithstochasticcustomer(VRPSC),thispaperdiscussesthereal—timedynamicplanningmechanismofVRPSC,combinedwithdifferentcharacteristicsofthede-mandofthetransportedgoods,analysestwokindsofdifferentservicetacticswhenthevehiclemeetstheroutefail
5、s.Andthecorrespondingmodelsareestablished.WiththedesignedantcolonyoptimizationforVRPSCitusesthebenchmarkof60nodestotestthedynamicmodelsofVRPSC.ResultsindieatethatthedataexcavateoncustomerinformationiScarriedontoobtainaccurateexperienceprobabilityandUS—
6、ingpartlyservicestrategytoshortenthegeneralvehiclerouting.Itoffersascientificbasisforreducingthevehicleoperatingcost.Keywords:vehicleroutingproblem;stochasticcustomer;antcolonyoptimization车辆路径问题(Vehicleroutingproblem,VRP)是一类重要的组合优化问题,有很强的应用背景,一直是众多专家学者
7、的研究重点。而随着现代商业的发展,物流在整个经济运行中的作用越来越大,对VRP全面深入研究显得尤为重要。目前,确定性VRP已经得到了很好的研究,形成了一套较系统的解决方法。但是,对于VRP问题中参数不确定的情况,即随机性车辆路径问题(Stochasticvehicleroutingproblem,SVRP)研究却相对较少,而且主要集中在随机需求方面的车辆路径研究上【1≈]。随机顾客车辆路径问题(Vehicleroutingproblemwithstochasticcustomer,VRPSC)涉及的
8、是要求服务的顾客以一定的概率出现的情况(一般假设顾客的需求固定)。虽然某些研究者将随机顾客看作是随机需求量的一种特殊情况进行研究,然而考虑到以下现实情况,即顾客是否有需求的信息在车辆还未到达该顾客点时(车辆到达该顾客之前的某节点时)即获得,而准确的需求量信息往往基金项目:国家社会科学基金(09CJY074)资助项目;贵州省科技基金(黔科合J字[200912120;[201012098)资助项目;贵州省教育厅自然科学重点(黔教科20090013)资助项目;贵州财经学院引
此文档下载收益归作者所有