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基于蚁群算法的车辆路径问题研究文献综述

 2020-04-14 07:04  

1.目的及意义

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。

1.2研究意义

经典车辆路径问题(Vehicle Routing Probblem,VRP)是旅行商问题的进一步深化,其定义为:有一组车辆为若干个顾客提供运输服务,车辆从场站出发,最终返回该场站,车辆的装载量有限,顾客的需求量已知,且一个顾客只能被服务一次,求通过所有顾客的最短运输路。

可见传统的车辆路径问题仅考虑到空间因素,而对同等重要的时间因素排除在外,传统的车辆路径选择算法不能很好的满足现代车辆路径选择的需求。因此本文将基于经典蚁群算法以及时间地理学的思想,将时间因素纳入约束条件,对车辆路径选择问题进行研究探讨,建立具有较高可行性的带时间窗的车辆路径规划的模型,从而为物流行业配送方式的革新提供参考的思路,推动现代物流业的发展。

1.3国内外研究现状分析

车辆路径问题的提出可以追溯到1959年。目前,该问题的目标函数、约束条件等已经被广泛扩展,出现了各种新的VRP模型,例如带时间窗的VRP(VRPwith Time Windows, VRPTW),需求可分离的VRP,随机需求VRP(VRPwithStochastic Demand, VRPSD)等。VRP的应用不仅仅局限在交通运输领域(如金融押运、城市物流配送、报纸邮件递送、外卖服务等的线路安排),还被拓展应用到电路设计、电网布局等领域。

为了研究人的行为及其时空特征,瑞典地理学家H#228;gerstrand提出了时间地理学(Time-geography)理论框架。该理论认为,人不是生活在一个没有约束的伊甸园中,而是处于各种约束之中的,这些约束限制了人的活动范围和行为模式。时间地理学本质上并不是一个学科方向,也不是一种狭义的理论,而是一种分析问题的理论框架,因而可以被应用到很多其它的领域,例如区域规划和交通规划。因此将如何更好的将时间地理学思想与交通规划联系起来成为了一个重要的研究方向,如带时间窗的VPR模型、交通网络的时空路径等等。

20世纪90年代以来,随着GIS技术、ICT技术的普及,时间地理学的量测、分析和可视化方法得到了全面的提高。Miller首先将GIS方法引入时间地理学,提出了一种基于交通网络的潜在路径区域(PPA)计算方法。随后,Kwan和Hong提出了一种在2个固定活动点之间插入非固定活动的可选集计算方法,并在ArcGIS软件上实现。时间地理学理论将三维的地理空间压缩到平面二维,用时间作为第三维,因此,借助三维GIS可以直观地展现时间地理学的很多概念,如时空路径、时空棱柱等,从而可以形象地表示活动的时空特征。Yu和Shaw扩展了Hagerstrand的时空棱柱模型,提出了一种基于交通网络的三维时空棱柱表示方法,具有一定的实用价值,戚铭尧等在此基础上提出了基于交通网络的时空棱柱面。最近的研究中,刘钊等提出了一种基于时空棱柱的人员搜寻范围优化。而在近年的车辆路径问题研究中,时空一体化分析成为了一个重要的方向。即以车辆轨迹的横、纵坐标作为第一维和第二维,以时间为第三维,则可在一个三维坐标系中表示出车辆的“时空路径”,这就为时空一体化分析提供了便利。

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