车辆调度算法研究及其应用开题报告

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1、开题报告车辆调度算法研究及其应用一、选题的背景、意义1959年,Dantzig等人首先从旅行商问题(TravelingSalesmanProblem,简称TSP问题,)得到启发,提出了车辆分配问题TDP(TruckDispatchingProblem)。这是一类具有重要研究价值的问题。一方面,它代表了一类典型的组合优化问题,具有深远的理论意义;另一方面,它是一类重要的物流运输问题,直接影响着相关企业的运转效率,具有广泛的实践意义。半个世纪以来,许多的专家学者对该问题进行了广泛而深入的研究,并将这类问题统称

2、为车辆路径调度问题(VehicleRoutingProblem,简称为VRP问题)。他们从基本问题出发,根据不同的约束和目标,构建了不同的模型,并有针对性地开发出了有效的算法。当前,现代物流已被公认为是企业在降低物质消耗、提高劳动生产率以及创造利润的第三个重要源泉,也是企业降低生产经营成本,提高产品市场竞争力的重要途径。配送是物流系统中的一个重要环节,它是指按客户的订货要求,在物流中心进行分货、配货工作,并将配好的货物及时送交收货人的物流活动。在配送业务中,配送车辆调度问题的涉及面较广,需要考虑的因素较多

3、,对配送企业提高服务质量、降低物流成本、增加经济效益的影响也较大。该问题包括集货线路优化、货物配装及送货线路优化等,是配送系统优化的关键。国外将配送车辆调度问题归结为VRP(VehicleRoutingProblem,即车辆路径问题)、VSP(VehicleSchedulingProblem,即车辆调度问题)和MTSP(MultipleTravelingSalesmanProblem,即多路旅行商问题)。该问题于1959年由Dantzig和Ramser提出后,很快便引起运筹学、应用数学、组合数学、图论与网

4、络分析、物流科学、计算机应用等学科的专家以及运输计划制定者的极大重视,并一直是运筹学与组合优化领域的前沿与热点问题。在现实生产和生活中,邮政投递问题、车船调度问题、电力调度问题、管道铺设问题、计算机网络拓扑设计问题等都可以抽象为配送车辆调度问题。可见,研究配送车辆调度问题具有重要的理论和现实意义。二、研究的基本内容与拟解决的主要问题1.研究的基本内容本课题研究旨在通过应用动态规划思想,改进求解VRP问题的节约法,建立不断增加节约量的动态规划数学模型,使其能够得到全局最优解,并将此算法应用于物流配送管理车辆

5、系统中。⑴算法研究对多种车辆路径优化的算法进行简述比较,主要对节约法进行研究。简述节约算法的原理,实现途径;对节约法的优缺点进行分析,在此基础上提出节约法的改进意见。并以节约法为基础,提出一个配送计划的制定规划及步骤,使运输行驶总距离最短。⑵物流配送车辆管理系统的研究物流配送车辆管理系统的研究主要是提供给管理人员的一个平台,方便管理人员对车辆的调度管理。系统集节约算法与数据库管理分析于一体,进行货物配送方案的优化,并以报表形式向用户提供方案。总体内容为:基础数据库建立、信息维护、运输计划制定、查询、统计分

6、析、系统管理。系统的功能模块图如1所示。物流配送车辆管理系统系统管理分析查询信息管理运输计划确定系统导航用户权限管理日常数据管理需求计划表货运计划查询司机信息查询车辆信息查询多车运输计划单车运输计划最优化路径商品目录车辆司机无时间窗有时间窗图1系统功能模块图2.拟解决的主要问题⑴算法研究主要解决的问题深入研究节约算法,改进节约算法,并将此算法应用于物流配送车辆管理系统。⑵物流配送车辆管理系统解决的问题①基础数据库建立:将收集到的用户、车辆、司机信息录入系统,并可做相应修改。②信息维护:输入货物需求计划,并

7、对建好后的基础数据发生变化时进行处理。③运输计划制定:通过车辆优化调度模型的计算,形成优化配送方案。具体可以求解任意两点间的最优路径;求一天内所有货运任务的分派方案。④查询:系统可按照给定的查询条件从不同方面查询用户、车辆、司机和运输货物信息。⑤统计分析:系统可按照给定的统计条件从不同方面统计分析用户、车辆、司机和运输货物信息。⑥系统管理:提供整个系统的管理和维护功能。三、研究的方法与技术路线、研究难点,预期达到的目标1.研究方法由于本课题一方面是对车辆调度算法的研究,主要是通过对文献的研究、整理来得出结

8、论;另一方面是对物流配送车辆管理系统的研究,通过阅读大量关于物流配送车辆管理的文献,根据相关文献,对系统进行需求分析和可行性分析,从而确定自己的研究方向和实现方法。通过数据库设计方法使用SQLserver设计出结构完整并适合管理的数据库。最后运用面向对象编程工具VB.NET,来完成服装电子商务管理系统的开发。2.技术路线⑴阅读研究相关文献,提出配送路线优化算法。⑵查询相关资料,了解物流配送车辆管理系统的研究意义。⑶通过查询资料

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