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基于蚁群算法的车辆路径问题研究开题报告

 2020-02-18 07:02  

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1研究目的

近年来随着互联网经济的普及,现代物流业正在蓬勃发展,不断从数量规模扩张到质量效益扩张。现代物流业的主要配送方式仍是车辆配送,车辆的路径选择问题仍是制约现代物流业的瓶颈,同时时间效益和经济效益又是影响车辆的路径选择的两个主要因素,因此在研究车辆的路径选择问题时,时间和空间是不可或缺的两个因子。

但是目前的物流行业仍然采取着仅考虑着经济效益的空间路径规划的方式,而忽视的用户对于时间的需求,这严重阻碍了物流行业提高其服务质量。因此本文的目的是综合考虑时间效益和空间效益,即以时间和空间两个因子为基础,提出一种切实可行的车辆路径算法。

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2. 研究的基本内容与方案

2.1研究内容

本课题研究的内容主要涵盖五个部分,包括当前对车辆路径问题的研究现状、带时间窗的车辆路径问题的研究、建立基于经典蚁群算法的带时间窗车辆路径问题的模型、模型的验证、基于时间地理学的相关思想对模型进行优化。

其中带时间窗的车辆路径问题的研究是本课题的重中之重,对其的理解程度直接关系到模型的正确性及可行性。在一般的物流运送中,顾客对物流配送时间往往都有一定的要求,这便生成了时间窗,即早于该时间窗的车辆必须等待,晚于该时间窗的车辆不能服务到应的顾客,这就是带时间窗的车辆路径问题。

除了客户对服务的时间要求外,对车辆路径进行规划时需要考虑诸多的影响因素,这就生成的相应的约束。在物流配送中往往需要合理的分配路径,即车辆之间的服务顾客之间不能有重叠,除此之外,车辆的本身也有限制,如运行速度、装载量等,同时,车辆必须在顾客要求的时间之内到达等等。综合分析之后,决定将约束总结为三类:能力约束、路径约束、时间约束。这些约束以及客户的时间要求就是建模的依据。

2.2研究目标

1:建立基于经典蚁群算法的带时间窗车辆路径问题的模型

2:完成模型的可行性验证

3:基于时间地理学的相关思想及概念对模型进行优化

2.3技术方案

本课题的研究主要以文献资料法为基础,即通过图书馆、电子阅览室针对带时间窗的车辆路径问题以及经典蚁群算法进行文献相关检索,得到丰富的文献资料。对文献资料进行整理归纳,完成对经典蚁群算法和带时间窗的车辆路径问题的理解,建立基于经典蚁群算法的带时间窗车辆路径问题的模型,之后将基于R语言并以Matlab软件为平台对该模型进行实现,从而进行可行性验证。进行验证时,将选取合适的交通网络图作为原始数据,并且用两种方式进行车辆路径规划,及上述模型和穷尽式的搜索方式,对两种方法产生的路径结果进行对比从而完成对模型的验证,即该模型是否具有可行性。最后基于时间地理学的相关思想及概念对模型进行优化,如时空棱柱、时空距离等等。

2.4技术路线图(如图一)



图一技术路线图

3. 研究计划与安排

1. 第3-4周,收集文献资料并阅读以了解基础理论知识

2. 第5周,整理资料,知识补充并形成初步的研究步骤

3. 第6周,撰写开题报告

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4. 参考文献(12篇以上)

[1]、赵元, 张新长, 康停军. 多叉树蚁群算法及在区位选址中的应用研究[j]. 地理学报, 2011,66(2): 279-286.

[2]、吴才聪,蔡亚平,罗梦佳,等.基于时间窗的农机资源时空调度模型. 农业机械学报, 2013,44(5): 237-241 231

[3]、戚铭尧, 吴涛, 张新. 车辆路径问题:从时间地理学的视角[j]. 地球信息科学学报, 2015, 17(1): 22-30

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