时变网络环境下车辆调度问题研究

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1、西南交通大学博士学位论文时变网络环境下车辆调度问题研究姓名:李妍峰申请学位级别:博士专业:管理科学与工程指导教师:李军20080902第1I页西南交通大学博士研究生学位论文解算法上,采用一种基于VLSN搜索技术的动态搜索算法求解该问题。通过实验比较不同算法的性能,并对算法性能进行分析。第4章以基于位置的TDTSP问题作为研究对象,描述该问题的特征与性质,建立问题的数学模型。在求解算法上,同样采用一种基于VLSN搜索技术的动态搜索算法求解该问题。通过实验比较不同算法的性能,并对算法性能进行分析。第5章以TDVRP问题作为研究对象

2、,描述该问题的特征与性质,提出一种满足FIFO准则的时变网络特性处理方法,建立问题的数学模型,并给出传统的最近邻算法求解策略。在求解算法上,采用一种基于VLSN搜索技术的动态规划启发式算法和环状交换算法分别求解该问题,共有五类策略。通过实验比较不同算法的性能,并对算法性能进行分析。第6章以成都某物流企业的配送作为背景,收集实际数据,建立该企业配送的数学模型。通过实际数据分析,对配送环境进行合理假设,得出不同情形下的最优配送路线,该路线同样也是本论文中所提算法的计算结果。该实际案例为本文所提算法的有效性提供了一个很好的实际验证背

3、景,为企业配送作出满意决策。结论部分对论文内容进行了全面的总结,指出了进一步研究的方向。关键词:车辆调度问题;时变网络;时间依赖;大规模邻域西南交通大学博士研究生学位论文第1II页AbstractInChina’SlthFive.YearPlan.wetakemodemlogisticsindustryasakeydevelopmentareainfuture,andputforwardthatby2010thewholesocietallogisticscostwouldbereduced2-3percentagepoint

4、s.Transportationandlogisticsdistributionarethemainfactorsthataffectthetotallogisticscost.whichaccountforthelogisticscostofaround60%.Asakeyroleoflogisticsoptimization.thevehicle’Soptimalschedulingproblemhasbecomethehotresearchtopics.Inthepaststaticvehicleroutingprobl

5、em(VRP)study,vehiclemutingarrangementsaremostlybasedoncertaininformation,includingthecertaindemand.thecertainvehiclelocationandthecertaindrivingtimeofvehicles.Especiallytheoperatingcost(time)betweenanytwopoints(customersordepot)ofvehiclesiSconsidereddependingonthedi

6、stancebetweenpoints,whichisusuallyregardedasknownandconstant.Whileintheactualtrafficprocess,traf!fiCmanagement.trafficflow,trafficaccidents,weatherchanges,andtherushinghourswillchangethedrivingspeedcontinually,itleadstheoperatingcost(time)intheroadnetworkcorrespondi

7、nglyvary.SothetheoryandmethodsforstaticVI冲areunabletoapplytothedynamicenvironment.thismakesthestudyofVl冲intime—varyingnetworkurgentandnecessary.Inthedissertation,wetakethethreesub.problemsoftime.varyingVRPsasstudyobjects.Theyaretimedependenttravelingsalesmanproblem(

8、TDTSP)basedontimeperiod,TDTSPbasedonpointpositionandtimedependentvehicleroutingproblem(TDVRP).Themaincontentsofthisdissertationarelistedas

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