具有時間窗的集送貨VRP問題的并行算法研究的開題報告

具有時間窗的集送貨VRP問題的并行算法研究的開題報告1.研究背景和意義隨著互聯(lián)網(wǎng)電商的發(fā)展，快遞行業(yè)的需求量呈現(xiàn)出快速增長的趨勢。因此，如何對快遞派送進行有效的調(diào)度，提高派送效率和準(zhǔn)確率，已成為快遞行業(yè)面臨的一個重要問題。其中，集送貨車輛路徑問題（VRP）是快遞調(diào)度問題的一個重要分支，通常應(yīng)用于多起點多終點的集貨配送。針對該問題，時間窗是不可避免的，即要求派送時間必須在一定的時間窗口內(nèi)完成。因此，基于時間窗口的集送貨VRP問題成為研究的重點。本項目旨在研究具有時間窗的集送貨VRP問題的并行算法，以提高派送效率和準(zhǔn)確度，為快遞調(diào)度提供科學(xué)參考。2.研究內(nèi)容本項目將圍繞集送貨VRP問題的時間窗口特性，結(jié)合并行計算的優(yōu)勢，開展具有時間窗的集送貨VRP問題的并行算法研究。具體內(nèi)容包括以下方面：（1）針對傳統(tǒng)VRP問題的算法模型進行改進，引入時間窗口的限制條件，建立具有時間窗口的集送貨VRP數(shù)學(xué)模型。（2）設(shè)計并實現(xiàn)具有時間窗口的集送貨VRP問題的并行算法，采用并行化技術(shù)加快算法運行速度。（3）對算法的實驗結(jié)果進行分析和評估，比較并行算法與傳統(tǒng)算法的性能差異。3.研究方法本項目將利用運籌學(xué)、圖論、并行計算等相關(guān)理論知識，對具有時間窗窗口的集送貨VRP問題進行深入研究。具體方法如下：（1）通過文獻調(diào)研和分析，總結(jié)集送貨VRP問題的算法模型及相關(guān)特點，并將其應(yīng)用于具有時間窗口的集送貨VRP問題中。（2）根據(jù)時間窗口的限制條件，設(shè)計相應(yīng)的啟發(fā)式算法，考慮算法的可伸縮性和并行性，通過并行化技術(shù)提升算法的運行效率。（3）選取多組實測數(shù)據(jù)，進行實驗，并采用實驗結(jié)果分析方法，比較并行算法和傳統(tǒng)算法的性能表現(xiàn)，評估并行算法的優(yōu)劣勢。4.數(shù)據(jù)來源本項目所需實驗數(shù)據(jù)從真實環(huán)境中獲取，具體數(shù)據(jù)來源如下：（1）基于當(dāng)前市場上存在的快遞公司配送信息，將配送路線、訂單信息等組成數(shù)據(jù)集進行研究。（2）通過調(diào)查問卷的方式，獲取相關(guān)企業(yè)或客戶的實際需求情況，利用實際數(shù)據(jù)對算法進行測試。5.預(yù)期成果本項目預(yù)期的研究成果和應(yīng)用前景如下：（1）設(shè)計并實現(xiàn)一種適用于具有時間窗的集送貨VRP問題的并行算法，提高派送效率和準(zhǔn)確度。（2）獲得實驗數(shù)據(jù)，并通過對比分析，證明并行算法在時間窗口特性下的實用性和優(yōu)越性。（3）提供具有時間窗的集送貨VRP問題的應(yīng)用場景和實際應(yīng)用方案，應(yīng)用前景廣闊。6.研究計劃本項目預(yù)計在1-2年的時間內(nèi)完成，研究計劃如下：第一年：（1）深入研究集送貨VRP問題及傳統(tǒng)算法模型（2）設(shè)計具有時間窗的集送貨VRP問題的啟發(fā)式算法（3）實現(xiàn)并行算法，并進行初步測試和分析第二年：（1）優(yōu)化算法的性能，進一步提高算法的可伸縮性和并行性（2）進行若干組實驗，并分析實驗結(jié)果（3）撰寫學(xué)位論文，申請學(xué)位7.參考文獻[1]Jin,H.,Peng,G.,Chen,C.,&He,C.(2019).Thetime-dependentvehicleroutingproblemwithtimewindowsanditsefficientsolution.AppliedMathematicalModelling,75,192-212.[2]OptimizingVehicleRoutingandSchedulinginE-CommerceLast-MileDelivery:Challenges,Models,andAlgorithms[3]Anefficientbranch-and-pricealgorithmformulti-objectivevehicleroutingproblemwithtimewindows[4]Ahybridheuristicalgorithmforsolvingthevehicleroutingproblemwithtimewindowsandpickups/deliveries[5]AStr