【摘 要】
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整车物流来源于汽车行业高速发展下的车辆运输需求,是运输行业的一个分支。随着整个行业竞争的日趋激烈,车企越来越关注供应链物流环节上的成本控制。整车物流的运输优化涉及
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整车物流来源于汽车行业高速发展下的车辆运输需求,是运输行业的一个分支。随着整个行业竞争的日趋激烈,车企越来越关注供应链物流环节上的成本控制。整车物流的运输优化涉及概率论、图论、系统控制等多方面的学科知识,是一个相当有实际前景的应用研究领域。人工神经网络是从仿生学的角度模拟人脑智能结构开发出的非线性信息系统,Hopfield人工神经网络自提出之后已经广泛应用于数学、心理学、工程学等多个学科领域,在本课题整车物流的运输路径优化上也有显著的应用效果。本课题研究了整车物流运输优化中的运输装载优化以及运输路径优化。其中运输装载优化研究了基于整车物流的装箱问题实例,得出了整数规划与贪婪算法相结合的求解思路。运输路径优化重点研究了 Hopfield人工神经网络如何求解TSP问题和VRP问题,研究了引入马尔科夫跳变的Hopfield人工神经网络求解基于整车物流的随机需求VRP问题。除此之外,本文对Hopfield人工神经网络的稳定性判据以及李雅普诺夫意义下的稳定性判据进行了深度研究,给出了求解随机需求VRP问题的Hopfield人工神经网络渐进稳定性及指数稳定性判据条件。本课题在前人研究成果的基础上,以随机需求VRP问题和网络稳定性分析为研究的突破口,提出了作者自己的创新性观点以及整车物流装载优化的实例求解,希望能够对我国蓬勃向上的汽车行业在物流运输优化方面带来实质性的帮助。
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