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文檔簡介

帶軟時間窗的三維裝箱車輛路徑問題研究車輛路徑問題是對車輛配送路徑進行優(yōu)化,實現物流配送成本最低,是物流運作系統(tǒng)的核心問題,在現實中具有廣泛的應用。三維裝箱問題是尋找一個合理的方案將所有小盒子裝入一個容器中,要求滿足一定的約束,達到容器利用率最高,被廣泛應用于物流運輸業(yè)。在現實物流配送中,三維裝箱問題對車輛路徑問題具有制約作用,裝箱失敗會導致車輛路徑無效。因此,必須對這兩個問題進行集成優(yōu)化,即三維裝箱車輛路徑問題。該問題的研究有助于提高車輛裝載率,降低總的配送成本,是現代物流配送系統(tǒng)規(guī)劃的熱點問題。同時,現實中的客戶均追求配送服務的及時性,對配送服務時間都有要求,使得企業(yè)處于一個基于時間競爭的市場環(huán)境。因此,研究帶軟時間窗的三維裝箱車輛路徑問題,具有較強的理論和現實意義。本文以一個配送中心和多個客戶的配送網絡為研究對象,考慮現實中客戶軟時間窗的約束,集成優(yōu)化三維裝箱問題和車輛路徑問題,以總的配送成本(包括車輛的啟用成本,車輛的行駛成本,和不滿足客戶服務時間窗的懲罰成本)最小為目標,建立帶軟時間窗的三維裝箱車輛路徑問題的優(yōu)化模型。通過優(yōu)化模型確定最優(yōu)的車輛配送路徑的行駛方案和物體裝箱方案。三維裝箱問題和車輛路徑問題都屬于NP難題,因此帶軟時間窗的三維裝箱車輛路徑問題也是NP難題。本文針對模型的復雜性,基于貪心算法、微粒群優(yōu)化算法、局部搜索算法和裝箱啟發(fā)式算法設計一種混合算法對模型進行求解。該混合算法分為兩層:(1)外層采用基于貪心算法的微粒群優(yōu)化算法求解帶軟時間窗約束的車輛路徑問題,生成具體的路徑方案,在適應度函數中調用內層算法,再根據其返回值優(yōu)化路徑方案;(2)內層采用基于裝箱啟發(fā)式算法的局部搜索算法求解三維裝箱問題,判斷三維裝箱的可行性,如果裝箱可行,并給出具體的裝箱方案。最后,

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