隨機(jī)分批配送車輛路徑問(wèn)題研究

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1、國(guó)內(nèi)圖書分類號(hào):F253.4密級(jí):公開國(guó)際圖書分類號(hào):U658西南交通大學(xué)研究生學(xué)位論文隨機(jī)分批配送車輛路徑問(wèn)題研究年級(jí)二零一一級(jí)姓名石建力申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別工學(xué)博士專業(yè)物流工程指導(dǎo)老師張錦教授二零一八年五月十五日ClassifiedIndex:F253.4U.D.C:U658SouthwestJiaotongUniversityDoctorDegreeDissertationRESEARCHONSTOCHASTICVEHICLEROUTINGPROBLEMWITHSPLITDELIVERYGrade:2011Candidate:ShiJianl

2、iAcademicDegreeAppliedfor:PH.D.Speciality:LogisticsEngineeringSupervisor:ZhangJinMay.15,2018西南交通大學(xué)博士學(xué)位論文創(chuàng)新性聲明本人鄭重聲明:所呈交的學(xué)位論文,是在導(dǎo)師指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究工作所得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外,本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)的研究成果。對(duì)本節(jié)的研究做出貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體,均已在文中作了明確的說(shuō)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。本學(xué)位論文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下:1.對(duì)兩種不同的需求點(diǎn)隨機(jī)分批配送車輛

3、路徑問(wèn)題進(jìn)行研究。首先對(duì)需求點(diǎn)需求隨機(jī)出現(xiàn)的分批配送車輛路徑問(wèn)題(thesplitdeliveryvechicleroutingproblemwithstochasticcustomers,SDVRPSC),建立帶修正的隨機(jī)規(guī)劃模型(見2.2.1節(jié)),將需求點(diǎn)是否出現(xiàn)的組合向量引入模型,使用跳過(guò)不出現(xiàn)需求的需求點(diǎn)的策略進(jìn)行修正。根據(jù)分批配送問(wèn)題特點(diǎn),設(shè)計(jì)改進(jìn)的自適應(yīng)大鄰域搜索算法(adaptivelargeneighborhoodserach,ALNS)進(jìn)行求解,對(duì)分批插入算子進(jìn)行改進(jìn),使得單個(gè)需求點(diǎn)的配送服務(wù)不局限在兩輛車之間,而是根據(jù)需

4、要確定分批次數(shù)(見2.2.2節(jié))。通過(guò)算例測(cè)試驗(yàn)證模型和算法的可行性和有效性,分析隨機(jī)需求點(diǎn)所占比例對(duì)分批配送的影響和分批配送對(duì)問(wèn)題解的影響(見2.2.3節(jié))。其次,對(duì)需求點(diǎn)位置隨機(jī)的分批配送車輛路徑問(wèn)題(thesplitdeliveryvehicleroutingproblemwithstochasticcustomers’location,SDVRPSCL)進(jìn)行研究,建立多目標(biāo)隨機(jī)規(guī)劃模型(見2.3.1節(jié)),設(shè)計(jì)改進(jìn)的局部迭代搜索算法(iteratedlocalsearchheuristic,ILS)將多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)進(jìn)行求解,對(duì)初始

5、解生成算法和局部搜索算法進(jìn)行改進(jìn)以適應(yīng)分批配送(見2.3.2節(jié));并通過(guò)算例測(cè)試說(shuō)明算法有效性,分析分批配送的影響(見2.3.3節(jié))。2.對(duì)需求量隨機(jī)的分批配送車輛路徑問(wèn)題(thesplitdeliveryvechicleroutingproblemwithstochasticdemands,SDVRPSD)分別建立不同的模型進(jìn)行研究。首先,建立帶修正的隨機(jī)規(guī)劃模型(見3.2.1節(jié)),結(jié)合分批配送特點(diǎn),設(shè)計(jì)改進(jìn)的粒子群算法(theparticleswarmoptimization,PSO)進(jìn)行求解,由于分批配送時(shí)編碼中存在多次出現(xiàn)的需求點(diǎn),

6、對(duì)PSO中編碼、解碼、最短路徑分隔算法、速度更新、位置更新和局部搜索等模塊進(jìn)行改進(jìn)(見3.2.2節(jié));通過(guò)算例測(cè)試驗(yàn)證算法的有效性,與現(xiàn)有結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析(見3.2.3節(jié))。其次,建立雙層馬爾可夫決策過(guò)程(MarkovDecisionProcess,MDP)模型(見3.3.1節(jié)),設(shè)計(jì)基于近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃(theapproximatedynamicprogramming,ADP)西南交通大學(xué)博士研究生學(xué)位論文第I頁(yè)摘要配送問(wèn)題是物流學(xué)科的核心科學(xué)問(wèn)題之一,是物流管理和服務(wù)的關(guān)鍵問(wèn)題。隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩,配送業(yè)務(wù)量和配送利潤(rùn)均呈現(xiàn)下降

7、趨勢(shì),促使配送企業(yè)引進(jìn)先進(jìn)的車輛調(diào)度和配送管理的新技術(shù),以提高企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率,提高客戶滿意度,增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。分批配送車輛路徑問(wèn)題(thesplitdeliveryvehicleroutingproblem,SDVRP)是近十多年來(lái)逐步受到關(guān)注的研究領(lǐng)域,通過(guò)對(duì)需求點(diǎn)需求量進(jìn)行拆分能有效降低車輛使用量,降低行駛費(fèi)用,提高配送效率。在實(shí)際配送中,需求點(diǎn)位置、需求量、行駛時(shí)間和服務(wù)時(shí)間等信息均不是確定不變的。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展,研究隨機(jī)車輛路徑問(wèn)題的成果越來(lái)越多。但目前對(duì)隨機(jī)SDVRP的研究較少,有待進(jìn)一步完善和改進(jìn),分別對(duì)需求點(diǎn)隨機(jī)

8、、需求量隨機(jī)和時(shí)間隨機(jī)的SDVRP進(jìn)行研究。首先,對(duì)兩種不同的需求點(diǎn)隨機(jī)的SDVRP進(jìn)行研究:需求點(diǎn)需求隨機(jī)出現(xiàn)和需求點(diǎn)位置隨機(jī)。對(duì)需求點(diǎn)需求隨機(jī)出現(xiàn)的情形,將需求點(diǎn)出現(xiàn)概率引入

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