导读:本文包含了满载车辆调度问题论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:车辆优化调度,遗传算法,时间窗,启发式算法
满载车辆调度问题论文文献综述
杨烨[1]（2013）在《带时间窗的单车场多车型满载车辆调度问题研究》一文中研究指出随着市场经济的发展、科学技术的进步、社会生产力的大幅度提高,物流在改变商品价值中的作用越来越大,成为继物质资源、人力资源之后的“第叁利润源”。对企业来说,合理的物流管理可以提高其运转效率、大大降低商品成本、提高客户对企业的满意度,物流管理得到越来越多企业的重视。物流管理中最重要的是物流运输和配送问题,而车辆调度又是物流运输与配送中至关重要的环节,它是指在满足客户需求的条件下,如何派车、设计行车路径,实现空驶的车辆行驶里程最短、总花费时间最少、运输成本最低等目标。因此,车辆调度问题的研究有非常重要的现实意义和经济意义。车辆优化调度问题自从提出以来引起各个领域专家和学者的极大兴趣。本文以车辆调度为研究对象,以车辆调度问题基本理论和遗传算法基本理论作为理论研究的基石,运用文献阅读、数学建模、MATLAB软件应用等研究方法,对带时间窗的单车场多车型满载车辆调度问题进行了研究。论文共分为四个部分。第一部分为绪论,阐述了课题的研究背景、课题来源及研究意义、车辆调度问题的国内外研究现状、论文的研究内容和技术路线。第二部分为论文第二章的内容,主要介绍了论文研究的基本理论,包括车辆优化调度问题基本理论和遗传算法基本理论,其中,前者主要对车辆调度问题进行了描述,并介绍了车辆调度问题的分类、模型、求解方法；后者主要阐述了遗传算法的基本思想、基本概念、七个基本问题、数学机理、参数分析、算法特征、标准遗传算法及叁种改进遗传算法的步骤。第叁部分包括论文第叁章和第四章的内容,也是本文的核心部分,在这部分中,作者先对多车型车辆调度问题、满载车辆调度问题进行了分析研究,在此基础上建立了带时间窗的单车场多车型满载车辆调度问题数学模型、设计了“扫描-插入-遗传”混合启发式算法及车辆调度方案,并结合H公司的物流配送实际,对“扫描-插入-遗传”混合启发式算法予以实现,验证了算法的可行性和有效性。本文对带时间窗的单车场多车型满载车辆调度问题的研究可以进一步丰富车辆调度问题理论。(本文来源于《山东理工大学》期刊2013-04-06）
张晶晶[2]（2012）在《动态满载车辆调度问题研究》一文中研究指出车辆调度问题是交通运输和物流企业进行货物运输或物流配送的核心内容，对其的优化研究有助于实现车辆的合理运输，降低物流系统成本。在实际的调度过程中，由于各种因素的不确定性，尤其是客户需求、天气、道路拥挤程度等影响因素的变化，需要对车辆的行驶路线进行实时调整。信息技术、物联网的快速发展，又为动态车辆调度提供技术支持和实施的可能性，使得对基于实时信息动态车辆调度问题的研究具有重要的理论创新和工程应用价值。本论文在大量查阅、分析国内外相关资料的基础上，对基于实时信息的满载车辆动态调度问题进行描述，并系统地分析了包括路网状况、车辆及驾驶员状况、客户需求信息的环境影响因素，讨论了系统内部各变量以及它们间的关系、目标。设计了包括信息子系统、数据库子系统、离线调度子系统、在线调度子系统等组成的动态满载车辆调度系统，对各个子系统的功能、各子系统间关系及其与道路、客户等的实时信息有效衔接、动态网络车辆调度系统功能的实现进行了简述。本论文采用离线子系统确定初始满载车辆调度方案即调度计划，采用在线子系统对客户需求变化、道路网络路阻信息变化时的实时满载车辆调度方案进行在线调整，建立了各个子系统相应的数学模型，并给出各自的求解算法：前者在调度前根据历史数据和客户提前发出的请求，采用改进的蚁群算法对离线子系统模型进行优化求解，确定初始调度方案即满载车辆调度计划；后者在调度实施过程中，根据实时的客户需求和道路信息，结合网络路由的思想方法对在线子系统模型进行优化求解，实时调整车辆的行驶路线。本论文研究城际（或城乡）间的满载车辆调度问题，分别对路阻变化、客户需求与路阻同时变化情况下的该问题进行了仿真试验。结果表明：该研究方法能够使车辆选择最短路径行驶，最大限度地利用在途车辆满足动态变化的客户需求，减少派车数量，节约运输成本，减少环境污染。由此证明了该研究理论方法的可行性与有效性。(本文来源于《河北工业大学》期刊2012-11-01）
卢冰原,何力,贾兆红[3]（2011）在《模糊环境下的多目标非满载车辆调度问题》一文中研究指出针对现实物流配送过程中存在的时间参数模糊化问题,采用梯形模糊数表征时间参数,给出了一种具有模糊时间窗和模糊配送时间,以最小化配送车辆数、提前/滞后惩罚以及配送里程为目标的多目标非满载车辆调度问题模型。在问题求解方面,针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的问题,引入利用混沌局部搜索策略,给出了一种基于混沌优化技术的混合粒子群算法。该求解算法的可行性和有效性最后通过仿真试验进行了验证。(本文来源于《公路交通科技》期刊2011年08期）
张建光[4]（2009）在《基于退火遗传算法的战时非满载车辆调度问题研究》一文中研究指出在军事物流研究领域内,战时车辆调度问题一直是物流理论研究和实践工作关注的焦点,这是因为运输成本在整个军事物流成本中占有很高的比例,在战时运力紧张的情况下,安全、高效地完成运输任务是掌握战争主动权的关键,也是军事物流所要达到的目标。然而,现有的物流理论主要是以降低运输成本为主要目标,不能直接用来解决战时车辆调度问题,因而需要建立更加科学、符合战时实际情况的车辆调度模型来满足战时对物资运输的需求。本文在分析对比国内外相关领域研究现状的基础上,主要进行了以下研究:(1)针对战时车辆调度问题的特点和决策目标,建立了问题的多目标决策模型。由于战时车辆调度问题受到时间、安全和经济性因素的制约,属于典型的多目标决策问题,本文通过先构造各分目标的效用函数,再运用多属性效用理论权重聚合的方法建立了问题的决策效用函数,使多目标问题转化成单目标问题求解。(2)考虑到在求解战时车辆调度问题中需要求解不同目标极值的情况,本文在对退火遗传算法设计上将其分为最短路算法和最长路算法,并采用了合理的适应度函数和编码方式,使得算法易于在计算机上实现。(3)结合作者工作实际情况制定了战术想定实例,通过对实例的求解和结果分析,验证了求解方法的有效性和通用性,肯定了算法的稳定性。最后,总结了课题研究的创新点,指出了存在的不足和继续研究的方向。由于战时非满载车辆调度问题研究的比较少,该课题的提出和解决具有明显的理论和应用价值。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2009-04-01）
徐小勇[5]（2009）在《有时间约束的非满载车辆调度问题的启发式改进算法》一文中研究指出非满载的车辆调度问题可以看作是有容量限制的TSP问题,本文通过对TSP问题的C-W算法进行改进,从而找到了非满载、有时间约束的VRP问题求解的途径,并通过8个客户的实例进行验证,可以找到满意解。(本文来源于《商场现代化》期刊2009年04期）
王占锋,张翠军,许冀伟,杜海莲[6]（2008）在《求解非满载车辆调度问题的改进遗传算法》一文中研究指出车辆路径问题(VRP)是一个典型的NP问题,采用传统方法求解往往找不到满意解。在分析现有求解该问题的遗传算法的基础上,对现有的变异算子进行了改进,并设计了基于自然数编码的遗传算法,用来求解非满载的车辆路径问题。计算结果表明,该算法可以更有效地求得车辆路径问题的优化解,是解决车辆路径问题的有效方法。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2008年15期）
夏文明,李国富,朱双东,叶飞帆[7]（2007）在《面向中小企业集群的非满载车辆调度问题研究》一文中研究指出基于中小企业集群的特点,给出最少配送车辆数的计算模型,从最少配送车辆数、最短距离、各路线里程平衡和时间窗等方面对集送一体化车辆调度问题建立模型,用改进的模拟退火算法求解该调度模型.通过仿真实例验证了该算法的可行性,且符合实时性的要求。(本文来源于《宁波大学学报(理工版)》期刊2007年04期）
霍佳震,张磊[8]（2006）在《用节约法解决带有时间窗的满载车辆调度问题》一文中研究指出建立了具有时间约束的满载VSP问题的线性规划模型,给出了一种基于节约值比较的旨在最小化成本的启发式算法。该算法将满载车辆路线分为叁种基本结构,即两点往返、多点连续实载、多点间隔实载,将车辆固定成本和变动成本同时加入到节约值计算中,根据路线结构计算更新节约值,在考虑时间约束的基础上参考节约值最大或机会节约值最大两种策略选择任务连接,得出车辆调度路线。经算例证明,该算法求得优化的调度路线。(本文来源于《工业工程与管理》期刊2006年04期）
李作秋,王国林[9]（2006）在《一种有时间窗约束的非满载车辆调度问题中的启发式算法研究》一文中研究指出设计了一种求解有时间窗约束的非满载车辆调度问题的启发式算法,它将路网中各点首先分组,而后又在局部使用了修正后的C-W节约算法进行路线的安排,最后给出一具体实例来展示此算法的原理及解题过程。通过实例可以看出,此种算法简明、易于理解、可操作性强,能够很好地解决有时限非满载的车辆调度问题。(本文来源于《公路交通科技》期刊2006年07期）
孙学农[10]（2006）在《遗传算法有时间非满载车辆调度问题研究》一文中研究指出研究使用遗传算法求解物流配送组织过程中车辆调度问题。对于有时间窗的非满载VSP问题,将货运量约束和时间窗约束转化为目标约束,建立了VSP模型。使用最大保留交叉、交叉率和变异率的自适应调整等技术,设计了给予自然数编码的可同时处理软、硬时间窗约束的遗传算法,并给出算例,验证调度模型和遗传算法。(本文来源于《商场现代化》期刊2006年18期）
满载车辆调度问题论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
车辆调度问题是交通运输和物流企业进行货物运输或物流配送的核心内容，对其的优化研究有助于实现车辆的合理运输，降低物流系统成本。在实际的调度过程中，由于各种因素的不确定性，尤其是客户需求、天气、道路拥挤程度等影响因素的变化，需要对车辆的行驶路线进行实时调整。信息技术、物联网的快速发展，又为动态车辆调度提供技术支持和实施的可能性，使得对基于实时信息动态车辆调度问题的研究具有重要的理论创新和工程应用价值。本论文在大量查阅、分析国内外相关资料的基础上，对基于实时信息的满载车辆动态调度问题进行描述，并系统地分析了包括路网状况、车辆及驾驶员状况、客户需求信息的环境影响因素，讨论了系统内部各变量以及它们间的关系、目标。设计了包括信息子系统、数据库子系统、离线调度子系统、在线调度子系统等组成的动态满载车辆调度系统，对各个子系统的功能、各子系统间关系及其与道路、客户等的实时信息有效衔接、动态网络车辆调度系统功能的实现进行了简述。本论文采用离线子系统确定初始满载车辆调度方案即调度计划，采用在线子系统对客户需求变化、道路网络路阻信息变化时的实时满载车辆调度方案进行在线调整，建立了各个子系统相应的数学模型，并给出各自的求解算法：前者在调度前根据历史数据和客户提前发出的请求，采用改进的蚁群算法对离线子系统模型进行优化求解，确定初始调度方案即满载车辆调度计划；后者在调度实施过程中，根据实时的客户需求和道路信息，结合网络路由的思想方法对在线子系统模型进行优化求解，实时调整车辆的行驶路线。本论文研究城际（或城乡）间的满载车辆调度问题，分别对路阻变化、客户需求与路阻同时变化情况下的该问题进行了仿真试验。结果表明：该研究方法能够使车辆选择最短路径行驶，最大限度地利用在途车辆满足动态变化的客户需求，减少派车数量，节约运输成本，减少环境污染。由此证明了该研究理论方法的可行性与有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
满载车辆调度问题论文参考文献
[1].杨烨.带时间窗的单车场多车型满载车辆调度问题研究[D].山东理工大学.2013
[2].张晶晶.动态满载车辆调度问题研究[D].河北工业大学.2012
[3].卢冰原,何力,贾兆红.模糊环境下的多目标非满载车辆调度问题[J].公路交通科技.2011
[4].张建光.基于退火遗传算法的战时非满载车辆调度问题研究[D].国防科学技术大学.2009
[5].徐小勇.有时间约束的非满载车辆调度问题的启发式改进算法[J].商场现代化.2009
[6].王占锋,张翠军,许冀伟,杜海莲.求解非满载车辆调度问题的改进遗传算法[J].计算机工程与设计.2008
[7].夏文明,李国富,朱双东,叶飞帆.面向中小企业集群的非满载车辆调度问题研究[J].宁波大学学报(理工版).2007
[8].霍佳震,张磊.用节约法解决带有时间窗的满载车辆调度问题[J].工业工程与管理.2006
[9].李作秋,王国林.一种有时间窗约束的非满载车辆调度问题中的启发式算法研究[J].公路交通科技.2006
[10].孙学农.遗传算法有时间非满载车辆调度问题研究[J].商场现代化.2006