导读:本文包含了车辆路径论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:路径,车辆,算法,数据,禁忌,行程,策略。
车辆路径论文文献综述
刘家豪,姚佳蓉,唐克双[1]（2019）在《车辆轨迹融合电警数据的干道路径流量估计》一文中研究指出随着我国车辆导航和移动定位技术的快速发展和应用,基于车辆轨迹数据的路网OD估计和路径流量估计逐渐成为研究热点问题。针对以往基于车辆轨迹数据单一数据源的条件下,路网OD和路径流量估计精度较低,可靠性不足,未能充分挖掘车辆轨迹数据所能提供的信息等缺陷,本研究引入了车辆自动识别(AVI)数据,针对干道两侧双向布设有电警检测器的场景,融合电警数据和轨迹数据提出了一种基于广义最小二乘法的信控干道路径流量估计方法。仿真验证结果表明该方法可以有效提高干道的路径流量估计精度,当设置仿真模型渗透率为0.1,电警漏检率为0%时,一小时粒度的路径流量估计的平均绝对误差为16.17辆,平均绝对百分误差为34.23%。本方法可还原实际干道的需求分布和关键流量路径,为干道协调控制方案优化提供参考。(本文来源于《第十四届中国智能交通年会论文集》期刊2019-11-01）
芦娟,夏扬坤,邹安全,符卓,王松[2]（2019）在《带装载能力的需求依背包拆分车辆路径问题》一文中研究指出以最小化总的旅行时间为优化目标,以单车场、单车型、装载能力和需求依背包拆分等为约束条件,将以往客户需求不可拆分的条件松弛为依背包来离散拆分,建立了带装载能力的需求依背包拆分VRP(CVRPSDB)的单目标数学模型。设计了一个自适应禁忌搜索算法(ATSA)对模型进行求解。该算法采用了自适应惩罚机制,构建了一个多邻域结构体,并针对客户点与背包都设计了相应的邻域操作算子,较好地适应了客户需求量的离散拆分程度。经算例测试与文献对比,验证了所设计模型与算法的有效性。(本文来源于《工业工程》期刊2019年06期）
唐校辉,黎旭成,刘松灵,陈振武,王卓[3]（2019）在《车辆路径规划问题主流求解框架对比分析》一文中研究指出车辆路径规划问题(VRP)广泛存在于交通出行、物流管理等领域,本文针对如何有效求解VRP问题,对目前主流的VRP求解框架进行了对比。首先对VRP及其变形问题进行介绍,总结了常用的VRP问题经典求解算法。其次介绍了叁种主流的VRP求解工具,并基于Solomon标准数据集在不同约束条件下(车辆数、寻优步数、优化方法)对不同VRP框架进行仿真测试对比。最后基于易用性、运算效率、求解质量、社区活跃度和扩展性五个维度的评价指标对框架进行分析,得到各个框架的综合评定结果,该结果可为不同业务场景提供支持。(本文来源于《品质交通与协同共治——2019年中国城市交通规划年会论文集》期刊2019-10-16）
陈荣虎,赵李丽[4]（2019）在《改进禁忌算法求解考虑实时路况的车辆路径问题》一文中研究指出车辆路径问题作为经典的组合优化问题,随着电子商务的蓬勃发展而广受关注.基于实时路况和禁忌搜索算法在求解该问题时过于依赖初始解的特点,提出了一种改进的禁忌搜索算法,即根据实时路况,先运用竞争决策算法的资源分配方式取得较优的初始解,再在此基础上进行禁忌搜索运算.实验案例中将改进后的禁忌搜索算法和改进前的禁忌搜索以及其他算法进行了对比,发现它不仅保持了禁忌搜索的高效率,而且计算结果更优更稳定,应用范围更加广泛.(本文来源于《青岛理工大学学报》期刊2019年05期）
宋强[5]（2019）在《Beam-PSO优化算法在多行程车辆路径问题的应用》一文中研究指出针对城市物流配送系统,研究了一类带时间窗和释放时间约束的多行程车辆路径问题。首先,对该运输调度问题进行了描述,构建了以总配送时长最小化为目标的数学模型。其次,为了快速获得问题的满意解,提出了Beam-PSO优化算法。在算法设计中,结合该问题的性质,构建了基于随机键的编解码方法,以克服标准粒子群算法无法直接适用于求解离散问题的不足。同时,设计了基于Beam search优化技术的局部搜索流程,用于强化算法的优化性能。最后,进行了仿真实验,实验结果表明了Beam-PSO优化算法的可行性和有效性。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2019年10期）
李曼,刘东阳,严茜[6]（2019）在《商贸物流城市配送车辆路径问题目标选择策略——基于时间与距离参数的实证分析》一文中研究指出车辆路线问题具有广泛的应用性和重大的经济价值,一直受到国内外学者的普遍关注。本文考虑城市交通拥堵普遍存在的现实情况,打破已有研究中"距离与时间正相关"的理论假设,受基于时间竞争的现代战略思维启发,提出总时间最少方案优于总距离最短方案的可能,以总时间最少为目标构建车辆路径问题模型;通过采集实例小样本数据应用精确算法对问题求解,实证证明了总时间最少方案优于总距离最短方案的假设,为商贸物流企业制定合理的城市配送车辆路径问题目标选择策略提供了参考依据。(本文来源于《电子商务》期刊2019年10期）
吕雪菊,倪静,马良[7]（2019）在《配载约束下双向搜寻节点的车辆路径问题》一文中研究指出目的研究叁维装箱约束的车辆路径问题,即在给定车辆中尽可能多地装入货物且保证车辆行驶路线最优。方法提出基于双向搜寻路径节点规则的智能水滴节约算法来求解车辆路径问题,并采用基于虚拟组合块的启发式算法来求解装箱问题。结果通过数值算例检验,混合算法使车厢的平均空间利用率达到了76.14%,并确定了最优行驶路线。结论基于双向搜寻路径节点规则的智能水滴节约算法可找出最优的行驶路线,而基于虚拟组合块的启发式算法也能合理放置货物,得出较优的装载方案。(本文来源于《包装工程》期刊2019年19期）
王超,袁杰红[8]（2019）在《分布式并行遗传算法求解多车型车辆路径问题》一文中研究指出传统遗传算法在求解HVRP问题时寻优效率不高,在搜索过程中易陷入局部最优,发生早熟。为解决上述问题,文章在传统遗传算法的基础上,采用多个子算法并行分布、同时迭代的方式调整算法结构,并引入迁移算子实现迭代过程中各子算法间的信息共享,以提升寻优效率。(本文来源于《物流科技》期刊2019年10期）
杨帆,徐彪[9]（2019）在《多障碍物环境下智能车辆局部路径规划方法》一文中研究指出在多障碍物的结构化道路场景下,智能车辆需要在满足道路边界约束的同时实现连续避障。在给定全局参考路径的前提下,针对智能车辆在多障碍物环境下的局部路径规划问题,文章通过坐标系转换,将规划问题转换至曲线坐标系下进行;建立了相邻障碍物聚合模型,以简化障碍物环境;采用离散方法生成障碍物路段的离散路径,并使用改进的A*算法搜索得到连续避障的离散路径;最后通过叁次样条插值曲线拟合离散路径,得到可连续避障的连续路径。仿真结果表明,在多障碍物环境下,该方法能有效生成无碰撞的连续避障局部路径,同时具有较好的平顺性。(本文来源于《控制与信息技术》期刊2019年05期）
刘虹,傅晓敏[10]（2019）在《考虑同时取送随机需求的多行程车辆路径研究》一文中研究指出多行程配送,由于允许车辆在配送中心和路径客户点之间多次往返的完成配送任务,具有高服务效率、低遣车成本等优点。配送中,客户需求常具有动态性和不确定性,结合取送一体化的多行程配送模式和客户取送货需求的随机不确定性,建立带随机需求和同时取送货的多行程车辆路径优化模型。由于动态需求的突发性和同时取送,需对原有配送方案进行优化调整,提出"实时柔性点"的多行程路径调整策略;针对优化模型的随机特征,引入随机机会约束规划转化模型;设计了嵌套随机模拟的变邻域禁忌搜索算法的混合算法寻求最优配送路径。最后通过算例,验证了优化模型和求解算法是可行和有效的。(本文来源于《西安电子科技大学学报(社会科学版)》期刊2019年03期）
车辆路径论文开题报告
（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：
以最小化总的旅行时间为优化目标,以单车场、单车型、装载能力和需求依背包拆分等为约束条件,将以往客户需求不可拆分的条件松弛为依背包来离散拆分,建立了带装载能力的需求依背包拆分VRP(CVRPSDB)的单目标数学模型。设计了一个自适应禁忌搜索算法(ATSA)对模型进行求解。该算法采用了自适应惩罚机制,构建了一个多邻域结构体,并针对客户点与背包都设计了相应的邻域操作算子,较好地适应了客户需求量的离散拆分程度。经算例测试与文献对比,验证了所设计模型与算法的有效性。
（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。
车辆路径论文参考文献
[1].刘家豪,姚佳蓉,唐克双.车辆轨迹融合电警数据的干道路径流量估计[C].第十四届中国智能交通年会论文集.2019
[2].芦娟,夏扬坤,邹安全,符卓,王松.带装载能力的需求依背包拆分车辆路径问题[J].工业工程.2019
[3].唐校辉,黎旭成,刘松灵,陈振武,王卓.车辆路径规划问题主流求解框架对比分析[C].品质交通与协同共治——2019年中国城市交通规划年会论文集.2019
[4].陈荣虎,赵李丽.改进禁忌算法求解考虑实时路况的车辆路径问题[J].青岛理工大学学报.2019
[5].宋强.Beam-PSO优化算法在多行程车辆路径问题的应用[J].计算机工程与科学.2019
[6].李曼,刘东阳,严茜.商贸物流城市配送车辆路径问题目标选择策略——基于时间与距离参数的实证分析[J].电子商务.2019
[7].吕雪菊,倪静,马良.配载约束下双向搜寻节点的车辆路径问题[J].包装工程.2019
[8].王超,袁杰红.分布式并行遗传算法求解多车型车辆路径问题[J].物流科技.2019
[9].杨帆,徐彪.多障碍物环境下智能车辆局部路径规划方法[J].控制与信息技术.2019
[10].刘虹,傅晓敏.考虑同时取送随机需求的多行程车辆路径研究[J].西安电子科技大学学报(社会科学版).2019
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