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《基于改進(jìn)蝙蝠算法的車輛路徑問題研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、單位代碼10475104754160971F252.5學(xué)號分類號碩士學(xué)位論文（專業(yè)學(xué)位）基于改進(jìn)蝙蝠算法的車輛路徑問題研究專業(yè)學(xué)位領(lǐng)域：物流工程專業(yè)學(xué)位類別：工程碩士申請人：郭倩指導(dǎo)教師：李煜教授二〇一八年六月IMPROVEDBATALGORITHMFORVEHICLEROUTINGPROBLEMADissertationSubmittedtotheGraduateSchoolofHenanUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringBy
2、QianGuoSupervisor:Prof.YuLiJune,2018關(guān)于學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)聲明和學(xué)術(shù)誠信承諾本人向河南大學(xué)提出碩士學(xué)位申請。本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立完成的，對所研究的課題有新的見解。據(jù)我所知，除文中特別加以說明、標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包括其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包括其他人為獲得任何教育、科研機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同事對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。在此本人鄭重承諾：所呈交的學(xué)位論文不存在舞弊作偽行為，文責(zé)自負(fù)。學(xué)位申請人（學(xué)位論文作者）
3、簽名:201年月日關(guān)于學(xué)位論文著作權(quán)使用授權(quán)書本人經(jīng)河南大學(xué)審核批準(zhǔn)授予碩士學(xué)位。作為學(xué)位論文的作者，本人完全了解并同意河南大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的要求，即河南大學(xué)有權(quán)向國家圖書館、科研信息機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)收集機(jī)構(gòu)和本校圖書館等提供學(xué)位論文（紙質(zhì)文本和電子文本）以供公眾檢索、查閱。本人授權(quán)河南大學(xué)出于宣揚(yáng)、展覽學(xué)校學(xué)術(shù)發(fā)展和進(jìn)行學(xué)術(shù)交流等目的，可以采取影印、縮印、掃描和拷貝等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文（紙質(zhì)文本和電子文本）。（涉及保密內(nèi)容的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書）學(xué)位獲得者（學(xué)位論文作者）簽名：201年年月月日日學(xué)位論文指導(dǎo)教師簽名：2014摘要我
4、國的物流行業(yè)發(fā)展仍處于初級階段，物流行業(yè)整體運(yùn)行效率偏低，成本費(fèi)用較高，尤其交通運(yùn)輸成本在物流總成本中占比過高。如何合理地確定配送車輛及路徑，以實(shí)現(xiàn)物流配送系統(tǒng)的高效低成本運(yùn)作是學(xué)術(shù)界和實(shí)業(yè)界關(guān)注的重點(diǎn)。本文對基于改進(jìn)蝙蝠算法的車輛路徑問題進(jìn)行了研究。車輛路徑問題是經(jīng)典的NP-hard問題，其求解難度隨問題規(guī)模的擴(kuò)大呈指數(shù)級增長。車輛路徑問題的求解算法經(jīng)歷了精確算法、傳統(tǒng)啟發(fā)式算法的發(fā)展，到現(xiàn)如今的群智能優(yōu)化算法，其進(jìn)步和創(chuàng)新都與時俱進(jìn)。蝙蝠算法是2010年劍橋?qū)W者Yang受啟發(fā)于微型蝙蝠的回聲定位系統(tǒng)而設(shè)計(jì)的一種新型群智能優(yōu)化算法。因其模型簡單、參數(shù)
5、較少、易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)而受到廣泛關(guān)注。本文首先對蝙蝠算法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種基于動態(tài)慣性權(quán)重和時間因子的蝙蝠算法（DTBA）。通過引入基于高斯分布的慣性權(quán)重和時間因子，更好的控制了蝙蝠在搜索空間中的移動速度和移動步長，并實(shí)現(xiàn)了蝙蝠在全局搜索和局部搜索中的和諧轉(zhuǎn)換，充分發(fā)揮了explorer蝙蝠和exploiter蝙蝠的作用。在針對連續(xù)函數(shù)優(yōu)化問題的求解上，展示了良好的性能，并通過與粒子群算法、螢火蟲算法和標(biāo)準(zhǔn)蝙蝠算法的對比，充分證明了改進(jìn)后的蝙蝠算法在收斂速度和收斂精度上均有大幅度提高，是一種有效的求解算法。其次研究了帶裝載能力限制的車輛路徑問題（CV
6、RP），針對CVRP這樣一種離散的組合優(yōu)化問題，本文設(shè)計(jì)了一種新型的實(shí)數(shù)編碼和映射方式，將其轉(zhuǎn)化為準(zhǔn)連續(xù)優(yōu)化問題，然后直接利用蝙蝠算法的尋優(yōu)機(jī)制進(jìn)行求解。這樣可以充分利用蝙蝠算法自身的優(yōu)勢，也可以充分發(fā)揮改進(jìn)后的蝙蝠算法的優(yōu)越性。最后運(yùn)用DTBA求解了四個不同規(guī)模的CVRP算例，充分證明了運(yùn)用改進(jìn)后的蝙蝠算法求解車輛路徑問題具有較高的理論價值和現(xiàn)實(shí)意義，為車輛路徑問題的求解提供了一種新的方法。關(guān)鍵詞：車輛路徑問題，蝙蝠算法，慣性權(quán)重，時間因子，實(shí)數(shù)編碼IABSTRACTVehicleroutingproblem(VRP)isthekeyissueofl
7、ogisticssystemoptimization.Asaclassicalcombinatorialoptimizationproblem,itbelongstotypicalNP-hardproblemandremainedunsolved.Therearemanyclassicalgorithmsforsolvingvehicleroutingproblem,suchasexactalgorithm.Duetothelimitationsoftheexactalgorithm,inrecentyears,scholarshavefocusedt
8、heirresearchonthegswarmintelligenceoptimization
