【摘 要】
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随着市场经济的飞速发展,现代物流配送引起越来越多人的关注.为满足市场需要,应当对物流配送运输系统进行科学合理的优化.车辆路径问题作为物流运输系统的一重要组成部分,如
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随着市场经济的飞速发展,现代物流配送引起越来越多人的关注.为满足市场需要,应当对物流配送运输系统进行科学合理的优化.车辆路径问题作为物流运输系统的一重要组成部分,如何科学,高效,合理的选择车辆配送线路已成为企业降低成本,提高效益的重要途径.同时,此问题属于组合优化的NP问题,一直是国内外学者关注的热点问题.本文建立并研究了两个物流配送车辆路径问题的多目标优化模型,并采用多目标进化算法对两模型分别求解,最终求得模型的pareto最优解.文章首先介绍了物流配送车辆路径问题的研究背景及意义、研究现状.其次描述了车辆路径问题的定义,分类及其解决算法,介绍了带时间窗的车辆路径问题,总结了多目标优化问题的优化原理,阐述了差分进化算法及NSGA-II算法的基本原理.文章主要做了如下工作：(1)建立了无时限单向物流配送车辆路径问题的数学模型.该模型是一个以配送总距离,车辆非满载率同时最小,主要考虑车辆容量、最大距离等多个约束限制的多目标优化模型.论文通过构造恰当的编码方法,提出了差分进化多目标算法求解该问题,得到了该模型的一系列pareto最优解.使用MATLAB语言代码进行计算机仿真实验,结果表明了算法的有效性.(2)建立了带时间窗的物流配送车辆路径问题数学模型.该模型以配送总距离最小、配送车辆运行的等待及延迟时间之和最小做为问题的优化目标,车辆容量、配送总距离、客户要求时间窗等为约束限制条件.此模型对比在上一章节的模型多了时间窗限制,使得其更具实际意义.同时采用NSGA-II求解该模型,通过实例仿真,得到该模型的最优解,验证了NSGA-II在求解该问题上的有效性.
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