带货物权重的软时间窗开放式车辆路径问题研究

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1、分类号：U4910710-2013122057硕士学位论文带货物权重的软时间窗开放式车辆路径问题研究张琳琳导师姓名职称胡大伟教授申请学位类别工学硕士学科专业名称交通运输规划与管理论文提交日期2016年4月27日论文答辩日期2016年6月5日学位授予单位长安大学ResearchonWeightedOpenVehicleRoutingProblemwithSoftTimeWindowsADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：ZhangLinli

2、nSupervisor：Prof.HuDaweiChang’anUniversity，Xi’an，China论文独创性声明本人声明：本人所呈交的学位论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，对论文的研究做出。除论文中己经法明引用的内容外。本论文中不包含任重要贡献的个人和集体，均已在文中Ｗ明确方式标明何未加明确注明的其他个人或集体己经公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。／化论文作者签名：讓年＾月论文知识产权校属声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作

3、品，知识产权归属学校。学校享有任何方式发表、复制、公开阅览、借阅Ｗ及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成。果时，署名单位仍然为长安大学（保密的论文在解密后应遵守此规定）论文作者签名办／／年長月＾怕。年＇＾日导师签名；＾＇告＾月参巧长）．摘要伴随全球经济的持续增长和先进科技的日新月异，物流产业已经成为国民经济中一个重要的服务行业。由于物流配送费用在物流总成本中占比最大，因此优化该环节可以有效降低物流成本，而车辆路径问题（VehicleR

4、outingProblemVRP，）是物流配送中一个重要的研究方向，意在满足客户要求的前提下以一个最优的成本完成货物的配送。传统的车辆路径问题只考虑了运输距离对运输成本的影响，优化目标只是将距离最小化，而忽略了货物重量对运输总成本的影响，因此它只是对现实问题的一种近似描述。为了更加贴合实际地表示现实问题同时也能更加符合企业的需求，模型的优化目标中应当考虑车辆载重量对总运输费用的影响。因此，本文对带货物权重的开放式车辆路径问题进行建模分析，并设计了相应的求解算法。本文以物流配送中的路径优化问题为研究背景，

5、运用优化理论及方法，系统地研究了带货物权重的开放式车辆路径问题的建模与优化算法。基于传统的以最小化运输距离为目标的带时间窗开放式车辆路径问题模型，将车辆载重量这一因素纳入到目标函数的考虑范围，构建了以车辆启用成本、运输成本和时间惩罚成本之和为目标函数的带货物权重的软时间窗开放式车辆路径问题模型，并提出了求解该问题的遗传算法。采用小规模数据对模型进行了正确性检验，然后选取Solomon数据集中的六个系列数据算例进行测试，通过大量的算例测试及结果分析，说明了带货物权重的车辆路径问题建模方法的有效性，同时分析

6、了费用参数变化对运输总成本的影响，这也进一步表明了本文所建模型的准确性和算法的有效性。关键词：货物权重，开放式车辆路径问题，遗传算法iAbstractWiththerapiddevelopmentoftheworldeconomyandtheadvancementofmodernscienceandtechnology,logisticsindustryhasbecomeanimportantpartoftheserviceindustryinthenationaleconomy.Logisticsdi

7、stributionoccupyingahighproportionofthelogisticscostisthekeylinkinlogisticssystem.AndtheVehicleRoutingProblem(VRP)isanimportantresearchdirectioninlogisticsdistribution,aimingtomeetcustomerrequirementswithanoptimalcosttocompletethedeliveryofthegoods.Thetr

8、aditionalvehicleroutingproblemonlyconsiderstheinfluenceoftransportdistanceonthetotaltransportationcostandtheoptimizationgoalistominimizethedistance.Itignorestheinfluenceofweightofgoodsonthetotalcost,soitisjustakindofapprox