平均最優(yōu)信息粒子群算法在車輛調(diào)度問題中的應(yīng)用.pdf

1、分類號密級UDC編號桂林電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文（全日制工程碩士）（全日制工程碩士）題目題目平均最優(yōu)信息粒子群算法在車輛調(diào)度問題中的應(yīng)用（英文）（英文）Particleswarmoptimizationbasedontheaverageoptimalinfmationfvehicleroutingproblem研究生學(xué)號:1108524005研究生姓名:馬艷楠指導(dǎo)教師姓名、職務(wù)指導(dǎo)教師姓名、職務(wù):李壯闊教授申請學(xué)位門類:管理科學(xué)與工程學(xué)

2、科、?？?、專業(yè)名稱:物流工程提交論文日期:2013年9月論文答辯日期:2013年12月年月日摘要I摘要車輛調(diào)度優(yōu)化問題是物流與供應(yīng)鏈管理運(yùn)作優(yōu)化中的關(guān)鍵內(nèi)容，基于車輛調(diào)度問題的相關(guān)知識理論，建立滿足生產(chǎn)和運(yùn)作需要的數(shù)學(xué)模型，并針對模型構(gòu)建合理高效的求解算法，這樣對于提高整個物流系統(tǒng)的運(yùn)營效率和改善物流資源的不合理配置具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價值。本論文以車輛調(diào)度問題為研究對象，利用數(shù)學(xué)建模和啟發(fā)式算法等進(jìn)行深入研究，主要包括以下幾個

3、方面：（1）介紹車輛調(diào)度問題的基本定義及問題分類，系統(tǒng)地闡述了求解車輛調(diào)度問題的常用算法及其實(shí)現(xiàn)機(jī)制。著重討論多車場車輛調(diào)度問題的相關(guān)理論及特征，構(gòu)建以距離最短為優(yōu)化目標(biāo)的多車場車輛調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型。（2）基于粒子群算法操作簡單、尋優(yōu)能力強(qiáng)等特征，考慮采用該算法對車輛調(diào)度問題進(jìn)行求解。通過分析算法的主要參數(shù)及意義，針對標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法在尋優(yōu)過程中存在的缺陷，提出一種平均最優(yōu)信息的粒子群優(yōu)化算法（AveragePSOAVGPSO），并在此

4、基礎(chǔ)上引入填充函數(shù)進(jìn)一步提高算法性能。測試實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)后的算法尋優(yōu)性能顯著提高，且運(yùn)行時間也相應(yīng)縮短。（3）針對多車場車輛調(diào)度問題規(guī)模大，求解復(fù)雜等特征，設(shè)計了一種兩階段優(yōu)化算法，即第一階段采用基于客戶合并策略算法將多車場大規(guī)模問題分解為多個獨(dú)立的單車場問題，第二階段采用改進(jìn)后的粒子群算法求解單車場車輛調(diào)度問題，從而實(shí)現(xiàn)對多車場車輛調(diào)度問題的有效求解。（4）選取桂林市某零售連鎖超市為研究對象，進(jìn)行多車場車輛調(diào)度問題的應(yīng)用研究。通過分析