基于案例推理的不确定信息车辆路径问题研究

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1、硕士学位论文基于案例推理的不确定信息车辆路径问题研究作者：王婷婷指导教师：哈进兵副教授南京理工大学2013年3月Master’SThesisUncertainInformationVehicleRoutingProblemBasedonCase·-basedReasoningByWangTingtingSupervisedbyPYojHaJinbingNanjingUniversityofScience＆TechnologyMarch，2013声明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致

2、谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均己在论文中作了明确的说明。研究生签名：j雌如B年弓月≥1日学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。研究生签名：j二悱如B年；月)／日硕士论文基于案例推理的不确定信息车辆路径问题研究摘要近年来，

3、随着电子商务的快速发展，物流企业的重要性越来越突出。目前我国的物流运输费用占总费用的50％以上，对能有效改善运输成本的车辆路径问题(Ⅵ冲)的研究显得尤为重要。在物流配送过程中普遍存在诸如突发车辆故障：道路堵塞、客户需求变化等不确定事件，使得原配送路线不经济或不可行。如何快速实时地调整原配送方案，使得突发情况下，配送方案仍旧达到最优，是现阶段Ⅵ心研究面临的重要问题。为了解决以上问题，本文将人工智能和知识工程领域的理论引入不确定信息VRP问题的求解，按照“VRP问题的知识表示一构建案例库一案例检索一案例知识重用”这一思路，从基于案例推理

4、的知识重用角度解决突发状况下的VRP问题，以提高VRP问题求解系统的智能化和实时性。本文首先在对VRP问题和知识表示进行理论梳理的基础上，提出了一种VR．P问题的树状知识表示法。设计了V-RP问题知识表示支持系统的体系结构，通过编辑启发式输入窗口，辅助非物流专业人员进行物流信息的输入。采用prolog语言对VRP问题的知识描述树进行表述，生成了VRP问题的知识化信息模型，为后续VRP问题建模求解时调用。构建了基于VRP问题树状知识表示结构的案例库。提出了一种基于案例属性重用度的权重确定方法(ReusabilityofAttribut

5、es，简称RA法)，实现了突发情况下，案例属性权重的实时计算和动态更新。在此基础上，提出了一种多层加权的相似度计算方法(MultilayerWeightedk-NearestNeighbor，简称MWK法)，考虑了VRP问题属性之间的多层隶属关系，改进了传统算法中不考虑属性之间相关性的缺陷。用MATLAB编程实现了这两个算法。最后以某大型连锁超市为应用背景，运用VRP问题树状知识表示方法、RA法和MWK法，对该超市配送过程中产生的突发问题进行了分析和计算。实验结果表明，将本文提出的方法综合应用，在计算效率、结果的查全率和分辨率上均有

6、改善。本文的研究是人工智能、知识工程以及运筹组合优化学科的交叉与渗透，为从基于案例推理的知识重用角度解决不确定信息VRP问题，为提高问题求解的实时性和智能化提供了研究思路和解决方法。不确定信息车辆路径问题，知识表示，案例库，案例检索，权重，相似度计算Abstract硕士论文Inrecentyears，withtherapiddevelopmentofe—commerce，theimportanceoflogistiesenterpriseshasbecomemoreandmoreprominent．Currentlymorethan

7、50％ofthetotalcostislogisticstransportcost，thevehicleroutingproblemcaneffectivelyimprovethetransportationcosts，SOtheresearchofvehicleroutingproblemisparticularlyimportant．Uncertaineventsareprevalentinthelogisticsdistributionprocess，suchassuddenvehiclebreakdown，congestio

8、n，changesincustomerdemand，theseeventsmaketheoriginaldeliveryrouteuneconomicalorinfeasible．Howtoadjusttotheoriginaldis