车辆路径规划的连续多目标优化模型设计与其求解方法 (1)

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1、目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．11．1多目标车辆路径优化的研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．2进化多目标优化算法的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21．3进化多目标车辆路径优化算法的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．31．4免疫优化算法的主要进展⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯41．5密母算法研究的发展⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．51．6本文的研究动机和主要工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．61．7本文的内容安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．7第二章基于克隆选择的免疫多目标

2、优化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。92．1多目标优化问题的数学描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．92．2免疫多目标优化的基本原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯102．3非支配邻域免疫算法NNIA⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．112．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．14第三章车辆路径规划问题的连续多目标优化模型设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．153．1引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．153．2带时问窗的多目标车辆路径优化问题的数学描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯153．3车辆到达时间转化为服务质量⋯⋯⋯⋯⋯⋯

3、⋯⋯⋯⋯⋯．173．4时间窗约束转化为服务质量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯193．5求解VRPTW的NNIA算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯203．6仿真实验及结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2l3．6．1仿真条件⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．213．6．2测试用例⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．213．6．3实验说明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．223．6．4实验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．223．7本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．28第四章结合LK搜索和NNIA的多目标车辆

4、路径优化算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．294．1引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．294．2LK启发式搜索概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．294．3MIA算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．304．3．1编码和初始化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．314．3．2更新优势种群⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯．．⋯⋯⋯．324．3．3LK启发式搜索⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯324．3．4选择和克隆⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．324．3．5交叉和变异⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．334．4仿真实验及其结果分

5、析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．364．4．1仿真条件⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯364．4．2测试用例⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯374．4．3性能指标⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．．374．4．4实验说明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯384．4．5实验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯384．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．52第五章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯535．1论文工作总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯535．2进一步展望⋯

6、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯54驾C谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯55参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯57研究成果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．63第一章绪论车辆路径规划问题(VehicleRoutingProblem，VRP)首先由Dantzig和Ramser于1959年提出⋯。该问题可以表述为：对一系列在地理位置上分散的客fj(customer)，在满足一定约束条件的情况下

7、，组织最优的行车线路，使车辆(vehicle)从配送中心(depot)出发有序地将货物送达各个客户，并达到一定的目标(tLjzH总路程最短)。车辆路径规划问题是运筹学中的一个重要分支，同时也是组合优化问题中的NP完全问题uJ之一。车辆路径规划问题与日常生活联系紧密，有着非常广泛的应用，其中在物流上的运用是其重要的运用之一。车辆路径规划问题作为物流组织关键环节，直接影响顾客的服务水平和公司的配送成本。在如今复杂的配送环境下，如何优化配送方案，在配送成本和服务水平之问取得好的折中具有非常重要的研究意义，因此越来

8、越多的研究者开始研究车辆路径规划的多目标优化。本章首先介绍多目标车辆路径优化的研究意义和研究现状，然后介绍了多目标优化算法的主要进展以及免疫和Memetic优化算法的发展，最后介绍了本文的研究动机和主要工作并给出了本文的组织结构。1．1多目标车辆路径优化的研究意义随着社会主义市场经济的不断发展，作为“第三利润源泉”的物流对经济活动的影响日益明显，越来越引起了人们的重视，成为当前“最重要的竞争领域”，未来的市场竞争